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ラベルなしでビジョンモデルを学習するためのPyTorchの構成要素を提供する、画像の自己教師あり学習向けPythonライブラリです。

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スター
3,830
フォーク
379
未解決の Issue
119
最終コミット
昨日

これは何？

Lightly SSLは、ラベルのないデータで画像モデルを学習する手法である自己教師あり学習に対応したコンピュータビジョンフレームワークです。ImageNet系の事前学習済み重みだけに頼らず、独自の画像コレクションでbackboneを事前学習したい開発者を対象としています。

PyTorchに近い書き方で利用でき、損失関数、projection headやprediction head、データ変換などの低レベルな構成要素を提供します。MoCo、SimCLR、BYOL、DINO、DINOv2、MAE、VICRegなど、公開済みの多くの手法の実装と、PyTorchおよびPyTorch Lightningを使った例が含まれています。独自のbackboneモデルにも対応し、PyTorch Lightningを通じた分散マルチGPU学習も利用できます。

pipでインストールでき、ライセンスはMITです。メンテナーはデータのキュレーションやラベリング向けの商用製品も別途提供していますが、これらは本パッケージには含まれません。

主な機能

  • 01損失関数やモデルヘッドなど、モジュール化された構成要素
  • 02SimCLR、BYOL、DINO、MAEなど、多数の自己教師あり学習手法の実装
  • 03独自のbackboneモデルに対応
  • 04PyTorchおよびPyTorch Lightningを使ったサンプル
  • 05損失の集約とBatchNormの同期に対応した分散学習

ユースケース

  • 特定のドメインに属するラベルなし画像データセットで、ビジョンbackboneを事前学習する
  • 同じデータを使って、異なる自己教師あり学習手法を比較する
  • 損失関数やヘッドを差し替えながら、独自のSSL研究実験を構築する
  • PyTorch Lightningを使って複数のGPUで学習する

使う前に知っておきたいこと

  • Dockerのサポートと、1つのコマンドで利用できる事前学習済みモデルは、商用版でのみ利用できます。

収録されている特集

コンピュータービジョンのライブラリとツール

トピック

#computer-vision#self-supervised-learning#pytorch#deep-learning#contrastive-learning#embeddings#contributions-welcome#hacktoberfest#machine-learning

よくある質問

lightly とは？
ラベルなしでビジョンモデルを学習するためのPyTorchの構成要素を提供する、画像の自己教師あり学習向けPythonライブラリです。 Lightly SSLは、ラベルのないデータで画像モデルを学習する手法である自己教師あり学習に対応したコンピュータビジョンフレームワークです。ImageNet系の事前学習済み重みだけに頼らず、独自の画像コレクションでbackboneを事前学習したい開発者を対象としています。
lightly は無料で使えますか？ライセンスは？
lightly は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
lightly は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。lightly の最終コミットは 2026年11月6日 です。
lightly は何に使えますか？
特定のドメインに属するラベルなし画像データセットで、ビジョンbackboneを事前学習する 同じデータを使って、異なる自己教師あり学習手法を比較する 損失関数やヘッドを差し替えながら、独自のSSL研究実験を構築する PyTorch Lightningを使って複数のGPUで学習する
lightly はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/lightly-ai/lightly

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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