Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
CLIPでマルチモーダル画像検索 →とても良い
Search
Motoi Washida
October 30, 2025
Technology
1.1k
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
CLIPでマルチモーダル画像検索 →とても良い
Motoi Washida
October 30, 2025
More Decks by Motoi Washida
See All by Motoi Washida
アプリのための「レイヤー化」アーキテクチャ / Droid Meetup 2019-03
wm3
0
2.6k
Material Design の社内勉強会を行った / Android Engineer Design 1
wm3
1
220
API仕様書から自前でコード生成して運用した話 / DroidKaigi 2018 Reject Conference
wm3
0
940
apply() 要らなくない?
wm3
2
1.5k
Firebase Analytics で 画像ロードのパフォーマンス を測定し、改善をした話
wm3
2
1.5k
Tunnel 社内勉強会 Swift の紹介
wm3
0
340
iOS の Reactive 系ライブラリ
wm3
1
990
Other Decks in Technology
See All in Technology
深夜のクラウド懺悔室 1:29:300 or 1:0:0
kazzpapa3
0
150
スクラムで身についていた動き方を、XPで捉え直してみた
codmoninc
PRO
1
190
Amazon S3 Tablesに全部任せてみた結果——コンパクション/スナップショット管理は本当に手放せるか
shigeruoda
0
370
PdMをやめて、 "プロダクトビルダー"という 働き方に変えました / PdM to Product Builder
shikichee
2
700
なぜSRE・セキュリティは評価されないのか?守りの組織を事業成長エンジンに変えた実践
cscengineer
PRO
3
2.2k
AndroidでHDRメディアを「壊さずに」扱う
chigichan24
0
390
[RSJ26] NarrativeFlow: Flow-Based Vision-Language-Action Model Using Robot Velocity Fields
keio_smilab
PRO
0
150
Azure Cost Management の FOCUS コストデータを迷わず読むための“3つの軸”
tetsuyaooooo
0
140
APIセキュリティを組織で実現するには~注力する点と設計・実装に入れたい対策~
riiimparm
3
930
DINO-EdgeQuery:Edge-First Polygon Decoding for Building Footprint Extraction from Satellite Imagery
lehupa
0
140
Kiro Crewしか勝たん!?
miu_crescent
PRO
0
170
DMMブックスのNext.js化を加速させるAI活用 / Migrating DMM Books to Next.js with AI
kentarom
1
330
Featured
See All Featured
Amusing Abliteration
ianozsvald
1
290
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
18k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
340
Test your architecture with Archunit
thirion
2
2.4k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
1
470
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
3k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.7k
Designing for Performance
lara
611
70k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
4.6k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
Everyday Curiosity
cassininazir
0
310
Transcript
ాج !XN $-*1ͰϚϧνϞʔμϧը૾ݕࡧ ˠͱͯྑ͍
࣭Ͱ͢
ը૾ݕࡧɾը૾Λ୳͢ػೳͷ ։ൃΛͨ͠ࣄ͋Δਓ
ϚϧνϞʔμϧը૾ݕࡧΛ ͬͨࣄ͋Δਓ
͞ΒʹϑΝΠϯνϡʔχϯάΛ ߦͬͨࣄ͕͋Δਓ
͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·͢
ैདྷͷࣸਅݕࡧ
ΠϯςϦΞࣸਅ4/4ͷݕࡧ ։ൃ͍ͯ͠ΔαʔϏε w 3PPN$MJQͱ͍͏ΠϯςϦΞࣸਅͷ4/4 ݕࡧը໘ w ʮΩονϯʯʮࢠڙ෦ʯͳͲͷߘࣸ ਅΛݕࡧ
ैདྷͷࣸਅݕࡧߏ ݕࡧϩδοΫ w ߘʹඥ͍ͮͨλάͰςΩετݕࡧ w Ճ͑ͯ--.Ͱੜͨ͠ը૾ͷઆ໌จݕࡧରʹ w ͍͍ͶͳͲΛ͍είΞΛௐ ߏ w
"NB[PO0QFO4FBSDI4FSWJDFΛ༻
σϞैདྷͷࣸਅݕࡧ
σϞैདྷͷࣸਅݕࡧ
ैདྷͷࣸਅݕࡧ՝ ͏·͍͔͘ͳ͍ྫ w ΩονϯˠΩονϯऩೲͷࣸਅɺϫϯϧʔϜˠແؔͷΞοϓ ݟ͖͑ͯͨ՝ w ݕࡧҙਤΛө͍ͯ͠ͳ͍݁Ռग़ͯ͘Δ w ʮΩονϯͰʯࡱͬͨࣸਅͰͳ͘ʮΩονϯͷʯࣸਅ͕ݟ͍ͨ w
ը૾Λ--.Ͱղੳ͢Δํࢥͬͨ΄ͲޮՌ͕ͳ͔ͬͨ w ˠϚϧνϞʔμϧݕࡧ
ϚϧνϞʔμϧݕࡧ
ϚϧνϞʔμϧݕࡧ֓ཁ ϚϧνϞʔμϧݕࡧͱ w ϕΫτϧݕࡧͷҰछ w ςΩετ͚ͩͰͳ͘ը૾ಈըͳͲͷใΛϕΫτϧ࠲ඪʹม ຒΊࠐΈ w ΫΤϦʹ͍ۙ
ίαΠϯྨࣅ͕ߴ͍ ࠲ඪͷը૾͕ݕࡧ݁ՌʹͳΔ
ϚϧνϞʔμϧݕࡧຒΊࠐΈͷΠϝʔδ ݕࡧΩʔϫʔυ ݕࡧରͷࣸਅ
ϚϧνϞʔμϧݕࡧຒΊࠐΈͷΠϝʔδ
ϚϧνϞʔμϧݕࡧຒΊࠐΈͷΠϝʔδ
σϞϚϧνϞʔμϧݕࡧ
σϞϚϧνϞʔμϧݕࡧ
ϚϧνϞʔμϧݕࡧྑ͘ͳͬͨ ྑ͘ͳͬͨը૾ʹର͢Δݕࡧ w ແؔͷը૾͕ফ͑Δ ྑ͘ͳͬͨݕࡧҙਤʹ͍ۙ w ʮΩονϯͰࡱͬͨࣸਅʯͰͳ͘ʮΩονϯͷࣸਅʯ͕ग़Δ w ը૾ͱͯ͠ͷ࣭୲อ͞Ε͍ͯΔ Α͏ʹݟ͑Δ
ϚϧνϞʔμϧݕࡧ༻Ϟσϧ ༻͍ͯ͠ΔϞσϧ w -*/&Ϡϑʔ͕ެ։͍ͯ͠ΔDMJQKBQBOFTFCBTF w ϒϩάIUUQTUFDICMPHMZDPSQDPKQKBC ࠾༻ཧ༝ w Ұݟͯ݁͠Ռ͕ྑ͘ݟ͑ͨ w
ʮϞμϯʯͳͲͷΠϯςϦΞಛ༗ͷݴ༿ղऍͰ͖Δࣄ͕ଟ͔ͬͨ
ϚϧνϞʔμϧݕࡧߏ ߏຒΊࠐΈ w $-*1ͷϞσϧΛQZUPSDIͰߏஙɺ4BHF.BLFSͰσϓϩΠ ߏಉظϑϩʔ w ݩʑ%#ͱ0QFO4FBSDIͷJOEFYΛϦΞϧλΠϜಉظ͢ΔΈΛ࡞͍ͬͯͨͷͰͦΕΛ׆༻ w %.4ˠ%ZOBNPˠ424ˠ-BNCEBˠ4BHF.BLFS
ϑΝΠϯνϡʔχϯά
ϑΝΠϯνϡʔχϯά൚༻$-*1Ϟσϧͷ՝ ൚༻$-*1Ϟσϧͷ՝υϝΠϯͷจ຺ͷߟྀΛ͍ͨ͠ w ΠϯςϦΞͱͯ͠ఆ֎ͷͷ͕ݕࡧ͞ΕΔࣄ͕͋Δ w ྫʮؖࠃʯˠʮؖࠃΠϯςϦΞʯͰݕࡧͯ͠΄͍͠ w ˠϑΝΠϯνϡʔχϯά
σϞϑΝΠϯνϡʔχϯά
σϞϑΝΠϯνϡʔχϯά
ϑΝΠϯνϡʔχϯάྑ͘ͳͬͨ ྑ͘ͳͬͨυϝΠϯͷߟྀ w ΠϯςϦΞจ຺ͷ୯ޠʹֶश݁Ռ͕ө͞ΕΔΑ͏ʹͳͬͨ ྑ͘ͳͬͨσʔλ༰ྔ w ݕࡧαʔόʔͷ༻ετϨʔδ༰ྔݮͰ͖ͨ w ສຕͷΠϯσοΫε(#ˠ(# w
υΩϡϝϯτลΓ,#ˠ,#
ϑΝΠϯνϡʔχϯάߦͬͨࣄ ϑΝΠϯνϡʔχϯάख๏ w ࢀߟϝϧΧϦͷϒϩά w IUUQTFOHJOFFSJOHNFSDBSJDPNFOCMPHFOUSZ fi OFUVOFEDMJQCFUUFSMJTUJOHFYQFSJFODFBOENPSFCVEHFUGSJFOEMZ ݕࡧ݁Ռ͔ΒΫϦοΫ͞Εͨը૾Λֶशσʔλͱͯ͠ສΛֶश w
όοναΠζɺΤϙοΫ w ֶश࣌ؒ࣌ؒఔ ࣍ݩݮͷͨΊͷΛՃ w ࣍ݩˠ
·ͱΊ
·ͱΊ ·ͱΊϚϧνϞʔμϧը૾ݕࡧͰΑΓਫ਼ͷߴ͍ݕࡧ͕Մೳʹͳͬͨ w ը૾ΛݕࡧͰ͖Δ w Ϣʔβʔͷݕࡧҙਤʹ͍ۙͷ͕ฦͤΔ w ϑΝΠϯνϡʔχϯάͰ࠷దԽՄೳʹ