Neural Network Libraries v1.36.0をリリースしました！

2023年7月14日金曜日

リリース

Posted by Tomonobu Tsujikawa

Neural Network Libraries v1.36.0 をリリースしました。また新たにPixel-Guided-Diffusionもリリースしました！
重要なリリースアイテムはSpotlightをご確認ください。

Spotlight

Pixel Guided Diffusion

ピクセル単位の画像詳細まで編集可能な画像編集手法 pixel-guided-diffusionを公開しました。
https://github.com/sony/pixel-guided-diffusion

Pixel-guided-diffusionでは、ユーザーによるセマンティックマップの編集に基づいて実画像を高精緻に編集可能です。
上記レポジトリにてpytorchと nnabla での実装を公開しています。

Dataset DDPM

DIffusion modelを用いた高ラベル効率のセグメンテーションモデルDataset DDPMのnnabla実装もnnabla-examplesに追加しました。
https://github.com/sony/nnabla-examples/tree/master/diffusion-models#ddpm-segmentation

DatasetDDPMでは、数十枚のアノテーション付きデータセットでSegmentation modelを構築することができます。

[Fairness] Preferential Sampling Algorithm (part1 / part2)

公平性の手法であるPreferential SamplingのColabデモを追加しました。
Preferential Samplingは陽性率に基づいて効果的に公平な偏りの無いデータセットを提供する手法です。

Name	Notebook	Task	Example
Preferential Sampling		Dataset/Model Bias Check and Mitigation by Preferential Sampling

[Fairness] Support for the “Massage Data” algorithm on various datasets using data processor class

バイアス軽減のための前処理手法であるMassage Data AlgorithmのColabデモを追加しました。
Massage Data Algorithmは公平性を実現するために再ラベル付けを行い，discrimination metricsを計算することで公平なデータセットを獲得できます。

Name	Notebook	Task	Example
Massage Data Preprocessing for UCI Adult dataset		Massage Data Preprocessing Algorithm on the UCI Adult dataset to check and mitigate dataset/model bias