画像スタジオ

モデル

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夜間の機械学習エンジニアのワークスペースを正面から捉えた、フォトリアルなmacOSデスクトップのスクリーンショット。画面上部には濃紺のmacOSメニューバーがあり、左側に「Code, File, Edit, Selection, View, Go, Run, Terminal, Window, Help」、右側に「[Tue May 13 9:41 AM]」を示すシステムアイコンが並び、下部にはリアルなDockが配置されています。デスクトップには2つのメインウィンドウが左右に並んでいます。左側（画面の約2/3）にはダークテーマのVisual Studio Codeウィンドウがあり、エクスプローラーには「[VISIONCLASSIFIER]」というプロジェクト名とフォルダツリー（.venv, data, raw, processed, images, notebooks（01_data_exploration.ipynb, 02_model_training.ipynb）, src（dataset.py, transforms.py, models, resnet.py, train, engine.py, trainer.py, utils.py）, utils, config.yaml, requirements.txt, README.md）が表示されています。エディタ領域にはtrainer.py, engine.py, resnet.py, config.yamlの4つのタブがあり、アクティブタブは「[trainer.py]」です。ResNet画像分類パイプラインのリアルなPythonトレーニングコード（Trainerクラス、train/train_epochメソッド、loss.backward、optimizer.stepなど）が24〜52行目の行番号とともに鮮明に表示されています。下部の統合ターミナルにはEpoch 12/50から15/50までのトレーニングログ（Loss、Acc@1、Acc@5、チェックポイント保存通知）が出力されています。右側にはダークテーマのブラウザウィンドウがあり、「localhost:8000」で開かれた「[VisionClassifier | Dashboard]」（サブタイトル：「[Image Classification Model]」）が表示されています。ダッシュボードには、1) モデル概要カード（Top-1 Accuracy 91.23%, Top-5 Accuracy 98.30%, Total Parameters 23.51M, Model ResNet-50）、2) 最近のトレーニング推移を示すダークな折れ線グラフ、3) 10x10の混同行列ヒートマップが含まれます。本物のキャプチャと見分けがつかないリアルなUIタイポグラフィとディスプレイの発光感。

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