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高度な設定

DocClassifier モデルを呼び出す際に、パラメータを渡して高度な設定を行うことができます。

初期化​

以下は初期化段階での高度な設定オプションです：

1. Backend​

Backend は列挙型で、DocClassifier の計算バックエンドを指定するために使用されます。

以下のオプションがあります：

  • cpu：CPU を使用して計算を行います。
  • cuda：GPU を使用して計算を行います（適切なハードウェアサポートが必要です）。
from capybara import Backend

model = DocClassifier(backend=Backend.cuda) # CUDA バックエンドを使用
#
# または
#
model = DocClassifier(backend=Backend.cpu) # CPU バックエンドを使用

私たちは ONNXRuntime をモデルの推論エンジンとして使用しています。ONNXRuntime はさまざまなバックエンドエンジン（CPU、CUDA、OpenCL、DirectX、TensorRT など）をサポートしていますが、普段使用している環境に合わせて少しラップをかけており、現在提供されているのは CPU と CUDA の 2 つのバックエンドエンジンのみです。また、CUDA 計算を使用するには、適切なハードウェアサポートだけでなく、対応する CUDA ドライバとツールキットのインストールが必要です。

システムに CUDA がインストールされていない場合や、インストールされているバージョンが正しくない場合は、CUDA 計算バックエンドを使用できません。

ヒント
  1. 他のニーズがある場合は、ONNXRuntime の公式ドキュメント を参照してカスタマイズしてください。
  2. 依存関係のインストールに関する問題については、ONNXRuntime のリリースノート を参照してください。

2. ModelType​

ModelType は列挙型で、DocClassifier が使用するモデルの種類を指定します。

以下のオプションがあります：

  • margin_based：マージンベースの方法を使用したモデルアーキテクチャ。

model_type パラメータを使用して、使用するモデルを指定できます。

from docclassifier import ModelType

model = DocClassifier(model_type=ModelType.margin_based)

3. ModelCfg​

list_models を使用して、利用可能なすべてのモデルを確認できます。

from docclassifier import DocClassifier

print(DocClassifier().list_models())
# >>> ['20240326']

model_cfg パラメータを使用して、モデルの設定を指定できます。

model = DocClassifier(model_cfg='20240326') # '20240326' 設定を使用

推論​

このモジュールには推論段階での高度な設定オプションはありません。今後のバージョンでさらに機能が追加される可能性があります。

特徴抽出​

ドキュメントの分類よりも、ドキュメントの特徴に興味がある場合は、extract_feature メソッドを提供しています。

from docclassifier import DocClassifier
import capybara as cb

model = DocClassifier()
img = cb.imread('path/to/image.jpg')

# 特徴を抽出： 256 次元の特徴ベクトルを返す
features = model.extract_feature(img)
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