LiteRaceSegNet-V13AWS 実験 evidence 統合ポータル V13
ライセンス / 公開範囲 GitHub
研究ポートフォリオAWS 実験の結果、モデル構造、可視化資料をまとめた静的ポートフォリオです。数値・図・会話文は、記載した条件とファイル構成に沿って読めるよう整理しています。
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公開範囲とライセンス

公開 package の範囲

ポートフォリオ公開と研究レビューに使うファイルを整理し、第三者ライセンス、非公開データ、認証情報、生成ビジュアルの扱いを分けています。

Include

含めるもの

静的ページ、説明図、README、MODEL_CARD、評価プロトコル、QA ガイド、公開用テンプレート、研究案内用ビジュアル。

Exclude

含めないもの

raw datasets、private images/masks、checkpoints、pretrained weights、.env、API keys、cloud credentials、.pem files、個人環境ファイル。

Static preview scope
このサイトは静的な研究ポートフォリオです。ブラウザ上で実推論、アップロード、サーバー通信を行いません。研究説明、図版閲覧、QA 形式の案内を提供します。
Model / baseline scope

LiteRaceSegNet と SegFormer-B3 の位置づけ

LiteRaceSegNet 本体、SegFormer-B3 baseline、public package の外に置く artifact を整理します。

提案モデル

LiteRaceSegNet は MobileNetV2/V3-style inverted residual の設計アイデアから着想を得た、直接実装の custom LiteIR-style lightweight CNN segmentation model です。

比較 baseline

SegFormer-B3 は comparison baseline/reference として別 path に置いています。LiteRaceSegNet の実装主経路は lite_race です。

公開 package の外

SegFormer-B3 pretrained weight、fine-tuned checkpoint、Hugging Face cache、private dataset、credentials は public package の外に置きます。script 実行後の artifact はライセンス確認後に扱います。

短い説明
LiteRaceSegNet is a custom LiteIR-style lightweight CNN segmentation model; SegFormer-B3 is used as a separate comparison baseline.
License scope

SegFormer-B3 baseline artifacts

SegFormer-B3 関連 code/script は optional comparison baseline 用です。weight や cache は public package の外に置きます。

関連 path

seg/transformer_b3/、train_segformer_b3.py、segformer_b3_adapter.py、02_SETUP_SEGFORMER_B3_HF.bat は SegFormer-B3 comparison baseline 用です。

SegFormer-B3 license note

SegFormer-B3 の参照元 NVLabs repo は research/evaluation reference として扱います。Hugging Face の nvidia/segformer-b3-finetuned-ade-512-512 は license 表示が other のため、artifact の扱いは別途確認対象にします。

setup script

02_SETUP_SEGFORMER_B3_HF.bat は Hugging Face SegFormer-B3 weight を local comparison 用に download/cache する script です。生成物はライセンス確認後に扱います。

MobileNet / TorchVision note
seg/core/network.py には torchvision mobilenet_v3_large を呼ぶ Mbv3EdgeNet class があります。V13 の説明主経路は lite_race です。TorchVision は BSD-3-Clause、Hugging Face Transformers は Apache 2.0 として扱います。

Portfolio / Academic Review

公開目的は閲覧と評価補助です。商用利用、再配布、第三者データ利用は別途確認が必要です。

Third-party notice

ライブラリ、フレームワーク、データセット、比較対象はそれぞれのライセンスに従います。

Guide visuals

研究案内用の AI 生成ビジュアルです。主役はモデル構造、評価証拠、公開範囲の説明です。

Claim scope

表現の範囲

  • 測定済みの値だけを確定値として扱う。
  • 小規模 validation は研究レビュー用の参考評価として扱う。
  • 静的デモは qualitative result viewer として見せる。
  • 非公開データや重みは public package の外に分ける。
そのまま使える表現

そのまま使える表現

  • 「公開用の静的プレビュー」
  • 「測定済み結果 / 予備参照 / 追加検証項目」
  • 「実データ・重み・認証情報は含めない」
  • 「境界劣化を説明する研究ポートフォリオ」