畳み込みニューラルネットワーク

GoogLeNet：画像分類の革新

二千十四年に開かれた、画像を種類ごとに分ける技術の腕試しとなる大会、「画像大規模視覚認識チャレンジ」（略称アイエルエスブイアールシー）で、グーグルネットは他の模型を抑え、堂々一番の座を勝ち取りました。このアイエルエスブイアールシーは、画像を認識する分野で大変有名な大会であり、グーグルネットが優勝したことは、その優れた力を広く世間に示すこととなりました。この輝かしい成果は、画像を種類ごとに分ける技術の進歩における大きな節目と言えるでしょう。これまでの画像認識模型は、層を深く積み重ねることで精度を高めていましたが、グーグルネットは「インセプションモジュール」と呼ばれる、複数の畳み込み層とプーリング層を並列に配置した独自の構造を採用しました。この工夫により、少ない計算量でより多くの特徴を捉えることが可能となり、精度の向上と処理速度の高速化を両立することができました。グーグルネットの登場は、画像認識技術における新たな時代の幕開けを告げるものでした。それまでの模型に比べて、精度の飛躍的な向上はもちろんのこと、計算量の削減という点でも大きな革新をもたらしました。この革新は、限られた計算資源でも高精度な画像認識を可能にするという点で、特にモバイル機器への応用において大きな意義を持ちます。グーグルネットの成功は、画像認識技術の研究開発をさらに加速させ、様々な分野への応用を促進する力となりました。現在、画像認識技術は、自動運転、医療画像診断、顔認証など、私たちの生活の様々な場面で活用されており、グーグルネットはその発展に大きく貢献したと言えるでしょう。この技術の更なる発展により、私たちの未来はますます便利で豊かなものになっていくと考えられます。

2024.11.26

深層学習

FPN：高精度な物体検出を実現する技術

写真の中の物は、距離によって大きさが違って見えます。遠くの物は小さく、近くの物は大きく見えるのは、日常よく目にする光景です。このため、写真に写る様々な大きさの物を正確に捉えるには、写真の細かさ(解像度)を様々に変えて分析する必要があります。この考えに基づいて作られたのが特徴ピラミッドです。特徴ピラミッドは、様々な解像度の写真からそれぞれの特徴を抜き出し、それらを組み合わせることで、より確かな全体像を作り上げます。これは、大きさの異なる物を漏れなく見つけるために非常に大切です。例えば、小さな物をはっきりと捉えるには、写真の細かい部分まで見える高い解像度が必要です。一方、大きな物を見つけるだけなら、低い解像度でも十分です。特徴ピラミッドは、高解像度から低解像度までの情報をまとめて活用することで、どんな大きさの物でも効率よく見つけることを可能にします。例えるなら、遠くの景色全体を眺めるには広い視野が必要ですが、近くの小さな花を観察するには、視線を一点に集中させる必要があります。特徴ピラミッドは、広い視野と集中した視野の両方を使って、周りの状況を隈なく把握するようなものです。様々な解像度で得られた情報を組み合わせることで、全体像を把握しながら、細部も見逃さない、より精度の高い分析が可能となります。これにより、自動運転やロボットの視覚認識など、様々な分野で物体の検出精度を向上させることに役立っています。

2024.11.26

深層学習

全畳み込みネットワーク：画像の隅々まで理解する

近ごろ、画像を判別する技術は大きく進歩しました。特に、深層学習という方法を使った畳み込みニューラルネットワーク（略してCNN）は、画像の種類を分けたり、画像の中の物を見つけたりする作業で素晴らしい成果をあげています。しかし、これらの方法は、画像全体を見て大まかな内容を掴むことに長けていましたが、画像の細かい部分、つまり一つ一つの点の色が何を表しているかを詳しく理解することは不得意でした。そこで生まれたのが、全畳み込みネットワーク（略してFCN）という方法です。FCNはCNNの仕組みを改良し、画像の一つ一つの点を細かく分類することで、画像の内容をより深く理解できるようにしました。従来のCNNとは違い、FCNは全部の層が畳み込み層だけでできており、全体をつなぐ層がありません。この工夫のおかげで、どんな大きさの画像でも扱うことができるようになりました。 FCNは、画像の中のどの点がどの物に属しているかを判別する「意味分割」と呼ばれる作業で特に力を発揮します。例えば、自動運転のシステムで、道路や歩行者、信号などを正確に見分けるために使われたり、病院でレントゲン写真などの画像から、腫瘍などの病気の部分を見つけるために使われたりしています。 FCNが登場するまでは、画像を細かい部分まで理解することは難しかったのですが、FCNによって一つ一つの点まで意味を理解できるようになったため、様々な分野で応用が進んでいます。例えば、農業の分野では、FCNを使って作物の種類や生育状況を調べたり、衛星写真から建物の種類や道路の状態を把握したりすることも可能になりました。このように、FCNは画像認識技術を大きく進歩させ、私たちの生活をより豊かにするために役立っています。

2024.11.26

深層学習

膨張畳み込みで画像認識を進化

画像を認識する技術において、膨張畳み込みという画期的な手法が登場しました。これは、従来の畳み込み処理とは異なる方法で画像の特徴を捉えます。従来の畳み込み処理では、フィルターと呼ばれる小さな窓を画像全体に隙間なく滑らせて、それぞれの場所で計算を行い、画像の特徴を抽出していました。この方法は、局所的な情報、つまりフィルターで覆われた範囲の情報しか捉えることができません。一方、膨張畳み込みでは、フィルターを適用する際に一定の間隔を空けます。この間隔を「膨張率」と呼び、膨張率が大きいほど、フィルターと画像の間隔は広くなります。この様子は、フィルターが膨張しているように見えることから、「膨張畳み込み」と呼ばれます。フィルターの間隔を空けることで、より広い範囲の情報を捉えることができます。例えば、膨張率が１の場合、フィルターは一つ飛ばしに画像に適用されます。すると、同じフィルターの大きさでも、従来の手法よりも広い範囲の情報を取り込むことができます。この手法の利点は、画像の全体像を把握しながら、細部の特徴も捉えることができる点にあります。遠くにある物体の形や、風景全体の雰囲気など、広い範囲の情報を必要とする認識に効果を発揮します。また、物体の大きさや位置の変化にも対応しやすいため、様々な場面で活用されています。従来の手法では、限られた範囲の情報しか捉えられなかったため、画像全体の文脈を理解することが困難でした。膨張畳み込みは、この問題を解決し、画像認識の精度向上に大きく貢献しています。より少ない計算量でより多くの情報を捉えることができるため、処理速度の向上にも繋がっています。

2024.11.25

深層学習

軽量畳み込みで高速化

奥行き方向分離可能畳み込みと呼ばれる処理は、通常の畳み込み処理と比べて、計算の手間を大幅に減らすことができます。この処理の仕組みを詳しく見ていきましょう。まず、通常の畳み込み処理では、入力画像の色の層全てに対して、一度に畳み込み処理を行います。たとえば、入力画像の大きさが縦にN画素、横にN画素、色の層の数がWの場合、M個のK×K×Wサイズのフィルターを使います。つまり、フィルターの奥行きは入力画像の色の層の数と同じになります。このため、計算量が多くなってしまいます。奥行き方向分離可能畳み込みでは、この畳み込み処理を、空間方向と色の層の方向に分けて行うことで、計算量を減らします。まず、それぞれの色の層に対して、K×Kサイズのフィルターを個別に適用します。この処理を奥行き方向畳み込みと呼びます。それぞれの層を独立に処理することで、計算を効率化できます。次に、1×1×WサイズのフィルターをM個使って、色の層の方向に畳み込み処理を行います。この処理を点状畳み込みと呼びます。これは、異なる色の層からの情報を混ぜ合わせる役割を果たします。このように、奥行き方向畳み込みと点状畳み込みの二段階に分けて処理を行うことで、フィルターのサイズを小さくでき、結果として通常の畳み込み処理よりも計算量を大幅に削減できるのです。これは、特に携帯端末などの計算資源が限られた環境では大きな利点となります。

2024.11.25

深層学習

畳み込みにおける移動幅、ストライドを理解する

畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）において、画像を解析する際に欠かせないのが「ストライド」という考え方です。これは、画像に対してフィルターを適用する際に、フィルターが移動する幅（歩幅）のことを指します。畳み込み処理では、フィルターを画像の一部分に適用することで、その部分の特徴を抽出します。このフィルターを少しずつずらして画像全体に適用していくことで、画像の様々な特徴を捉えることができるのです。このフィルターをずらす幅こそがストライドです。例えば、ストライドが１の場合、フィルターは１画素ずつ移動します。ストライドが２であれば、フィルターは２画素ずつ移動します。つまり、ストライドの値が大きいほど、フィルターの適用回数が減り、処理速度が速くなります。これは、広い歩幅で画像上を移動するイメージです。しかし、ストライドを大きくすると、処理速度は向上する一方で、画像の情報が間引かれてしまうというデメリットも存在します。フィルターの適用回数が減るということは、画像の細かい部分を見逃してしまう可能性があるということです。そのため、特徴の抽出精度が低下する可能性があります。これは、大きな歩幅で移動すると、足元の小さな石ころを見逃してしまうようなものです。逆に、ストライドの値を小さくすると、処理速度は遅くなりますが、画像のより多くの情報を得ることができます。フィルターが細かく移動することで、画像の細部までくまなく調べることができるからです。これは、小さな歩幅で注意深く地面を観察するようなものです。このように、ストライドは処理速度と特徴抽出精度の間のバランスを調整する重要な要素です。適切なストライド値を選択することで、効率的に画像の特徴を捉えることができます。

2024.11.25

深層学習

DCGAN：高精細画像生成の革新

高精細な画像を作り出す技術は、近年目覚ましい発展を遂げています。中でも、畳み込みニューラルネットを基盤とした深層畳み込み敵対的生成ネットワーク（DCGAN）は、革新的な手法として注目を集めています。従来の画像生成技術である敵対的生成ネットワーク（GAN）は、生成される画像にざらつきや不要な模様といった雑音が入ってしまうという問題を抱えていました。これは、GANが画像全体の特徴を捉えるのが苦手だったからです。そこで、DCGANは、画像の細かな特徴を捉える能力に優れた畳み込みニューラルネット（CNN）を導入することで、この問題の解決を図りました。 CNNは、まるで人間の目が物体の輪郭や模様を捉えるように、画像データから重要な特徴を段階的に抽出していきます。この特徴抽出能力こそが、DCGANの高精細画像生成を可能にする鍵となっています。具体的には、DCGANの生成器は、CNNを用いてランダムな数値データから画像を生成します。そして、同じくCNNを用いた識別器が、生成された画像が本物か偽物かを判定します。この生成器と識別器が互いに競い合うように学習を繰り返すことで、より本物に近い、高精細な画像が生成されるようになるのです。 DCGANによって生成される画像は、従来のGANよりも格段に鮮明で、まるで写真のようにリアルです。この技術は、娯楽分野におけるキャラクターデザインや背景画像の作成はもちろん、医療分野における画像診断の補助、製造業における製品デザインなど、様々な分野での活用が期待されています。DCGANの登場は、高精細画像生成技術における大きな前進であり、今後の更なる発展が期待されます。

2024.11.25

深層学習

画像を縮小：サブサンプリング層

画像を扱う時、そのままだと情報量が多すぎて、処理に時間がかかったり、わずかな違いに過敏に反応してしまったりすることがあります。そこで、画像の解像度を下げ、情報を減らす「縮小」という操作が役立ちます。この縮小を行う部分を「サブサンプリング層」、または「プーリング層」と呼びます。縮小の仕組みは、画像を小さな区画に分け、それぞれの区画を代表する一つの値を求めるというものです。例えば、４つの画素値を持つ区画があったとします。この４つの画素値から、一番大きい値を選ぶ「最大値プーリング」や、４つの値を合計して４で割る「平均値プーリング」などを行い、その結果を新しい画素値とします。すべての区画でこの処理を行うことで、元の画像よりも小さな画像が作られます。縮小を行うメリットは主に二つあります。一つ目は、計算量の削減と処理速度の向上です。画像が小さくなることで、扱うデータ量が減り、処理が速くなります。二つ目は、画像の細かな変化に対する頑健性の向上です。例えば、手書きの数字を認識する場合、同じ数字でも書き方に個人差があります。少し線がずれていたり、太さが違ったりしても、同じ数字として認識させる必要があります。縮小を行うことで、細かな違いを無視して、全体的な特徴を捉えやすくなります。これは、少し位置がずれた線や、太さが違う線も、同じ区画に含まれていれば、代表値としては同じ値になる可能性が高いためです。このように、縮小は画像認識において重要な役割を果たしています。

2024.11.25

深層学習

広域平均値処理：画像認識の効率化

広域平均値処理は、画像認識の分野で、畳み込みニューラルネットワークという技術の最終段階で使われる処理方法です。画像に含まれる様々な特徴を捉えるために、畳み込みニューラルネットワークは複数の層を重ねて処理を行います。そして最終層では、これまで抽出した特徴をまとめて、画像全体の情報を表現する必要があります。従来、この最終層では全結合層と呼ばれるものがよく使われていましたが、この手法はたくさんの計算が必要で、処理に時間がかかるだけでなく、学習データに過剰に適応してしまう「過学習」という問題も引き起こしやすいという欠点がありました。そこで登場したのが広域平均値処理です。この処理方法は、各々の特徴マップと呼ばれるものについて、全ての画素の値を平均することで、一つの代表値を計算します。特徴マップとは、畳み込みニューラルネットワークの処理過程で生成されるもので、画像の異なる特徴をそれぞれ表しています。例えば、ある特徴マップは物体の輪郭を、別の特徴マップは色合いを捉えているといった具合です。広域平均値処理では、これらの特徴マップそれぞれについて、全ての画素の平均値を計算し、新しい特徴量として出力します。この処理を行うことで、画像の空間的な情報は失われますが、各特徴の全体的な強さが抽出されます。例えば、ある特徴マップで高い平均値が得られれば、その特徴が画像全体に強く現れていると解釈できます。このようにして、広域平均値処理は、画像の空間的な情報を圧縮し、それぞれのチャンネルが持つ特徴の代表的な値を取り出すことができます。全結合層と比べて、処理に必要な計算量が少ないため、計算時間の短縮や過学習の抑制につながるという利点があります。そのため、近年、画像認識の分野で広く利用されています。

2024.11.25

深層学習

Grad-CAMで画像認識の根拠を視覚化

近年の技術革新により、人の目では判別できない微妙な違いも見抜くことができる画像認識の技術は目覚しい進歩を遂げました。特に、深層学習と呼ばれる技術を用いた画像認識は、その精度の高さから様々な分野で活用されています。しかし、深層学習は複雑な計算過程を経て結果を導き出すため、どのような根拠でその判断に至ったのかを人間が理解することは容易ではありません。まるで中身の見えない黒い箱のような、このブラックボックス化された状態は、AI技術への信頼を損なう一因となっています。そこで、AIの判断の理由を明らかにし、人間にも理解できるようにする技術が求められるようになりました。これを説明可能なAI、つまり説明できるAIと呼びます。この説明できるAIを実現する代表的な方法の一つが、今回紹介するグラッドカムと呼ばれる技術です。グラッドカムは、AIが画像のどの部分に着目して判断を下したのかを、色の濃淡で表現した図として示してくれます。例えば、AIが一枚の写真を見て「ねこ」と判断したとします。このとき、グラッドカムを使うと、ねこの耳や尻尾といった、ねこだと言える特徴的な部分が、図の中で明るく強調されて表示されます。つまり、AIはこれらの部分を見て「ねこ」だと判断したことが視覚的に分かるようになります。グラッドカムは、AIの判断根拠を分かりやすく示すことで、AI技術のブラックボックス化された部分を解消するのに役立ちます。これは、AIの判断に対する信頼性を高めるだけでなく、AIが誤った判断をした場合に、その原因を特定するのにも役立ちます。例えば、AIが「ねこ」ではなく「いぬ」と誤って判断した場合、グラッドカムで表示される図を見ることで、AIが誤って「いぬ」の特徴と判断した部分が分かります。このように、グラッドカムは、AIの判断過程を理解し、改善していく上で非常に重要な役割を果たします。そして、AI技術をより深く理解し、より安全に活用していくための、重要な技術と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

画像認識の立役者：CNN

畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、人の脳の視覚に関する働きをまねて作られた、深層学習という種類の計算手法の一つです。特に、写真や動画といった視覚的な情報から、その特徴を掴むことに優れています。これまでの写真の認識手法では、例えば「耳の形」や「目の位置」といった特徴を人が一つ一つ決めて、計算機に教える必要がありました。しかし、ＣＮＮは大量の写真データを読み込むことで、写真の特徴を自分で学習できるのです。例えば、たくさんの猫の写真を読み込ませることで、ＣＮＮは猫の特徴を自然と理解し、猫を認識できるようになります。これは、まるで人が多くの猫を見て、猫の特徴を覚える過程に似ています。ＣＮＮは「畳み込み層」と呼ばれる特別な層を持っています。この層では、小さなフィルターを写真全体にスライドさせながら、フィルターに引っかかる特徴を探します。このフィルターは、初期状態ではランダムな値を持っていますが、学習が進むにつれて、猫の耳や目といった特徴を捉える値へと変化していきます。まるで、職人が様々な道具を試しながら、最適な道具を見つけるように、ＣＮＮも最適なフィルターを探し出すのです。ＣＮＮの学習には、大量のデータと、それを処理するための高い計算能力が必要です。近年、計算機の性能が飛躍的に向上したことで、ＣＮＮの性能も大きく進歩しました。現在では、写真の分類、写真の中の物体の位置特定、新しい写真の作成など、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。ＣＮＮは、自動運転技術や医療画像診断など、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。

2024.11.25

深層学習

最大値プーリングで画像認識

絵を認識する技術において、プーリングは大切な役割を担っています。絵の情報は、通常、小さな点の集まりで表されます。一つ一つの点は、明るさや色の情報を持っており、縦横に並んだ格子模様を作っています。この格子模様全体が、私たちが目にする絵なのです。プーリングとは、この格子模様を縮める処理のことです。具体的には、絵を一定の大きさの正方形に区切ります。例えば、縦横それぞれ二つずつの点でできた正方形を考えます。そして、それぞれの正方形の中で、代表となる値を選び出します。選び方は様々ですが、例えば、正方形の中の最も明るい点の値や、正方形の中の全ての点の値の平均を使う方法があります。こうして、それぞれの正方形を代表値一つで置き換えることで、絵全体の大きさを小さくするのです。この縮小処理には、二つの大きな利点があります。一つ目は、計算の手間を減らせることです。絵の大きさが小さくなることで、絵を処理するために必要な計算の量が減り、処理速度を上げることができます。二つ目は、絵の小さな変化に強くできることです。例えば、手で書いた文字を認識する場合を考えてみましょう。同じ文字であっても、書き手の癖やペンの太さによって、形が微妙に異なることがあります。プーリングを使うことで、これらの小さな違いの影響を少なくし、文字の種類をより正確に判別することが可能になります。まるで、細かい違いを無視して、文字の全体的な形を見ているようなものです。このように、プーリングは絵認識において重要な技術となっています。

2024.11.25

深層学習

間隔を広げる畳み込み処理

畳み込み処理は、まるで画像の上を虫眼鏡が滑るように、小さな枠（フィルター）を画像全体に少しずつずらして動かしながら処理を行う手法です。このフィルターは、画像の持つ様々な特徴、例えば輪郭や模様、色の変化などを捉えるための特殊な道具のようなものです。フィルターの中にある数値は、画像のどの部分に注目するか、どの程度重要視するかを決める重み付けの役割を果たします。フィルターを画像に重ね、対応する場所の明るさの数値とフィルターの数値を掛け合わせ、その合計を計算します。これを積和演算と言い、この計算を画像全体で行うことで、新しい画像（特徴マップ）が作られます。特徴マップは元の画像よりも小さくなることが多く、データ量を減らし、処理を速くする効果があります。これは、画像の全体的な特徴を捉えつつ、細かい情報の一部を省略することに似ています。例えば、一枚の絵画を遠くから見ると、細かい部分は見えませんが、全体的な構図や色使いは分かります。畳み込み処理も同様に、細かい情報をある程度無視することで、画像の主要な特徴を抽出します。しかし、この縮小効果は便利な反面、画像の細部が失われるという欠点も持っています。小さな点や細い線などは、特徴マップでは消えてしまうかもしれません。従来の畳み込み処理では、フィルターは隙間なく画像上を移動するため、フィルターが捉える情報は連続的です。これは、まるで連続した映像を見るように、滑らかな変化を捉えるのに適しています。しかし、画像を縮小する際に、重要な細かい情報が失われる可能性があります。例えば、小さな物体を認識しようとすると、縮小によってその物体の特徴が薄れてしまい、見つけにくくなることがあります。そのため、畳み込み処理では、フィルターの設計や処理方法を工夫することで、必要な情報を適切に抽出することが重要になります。

2024.11.25

深層学習

膨張畳み込みの解説

近年の技術革新によって、機械がまるで人の目で見るように画像を認識する技術が急速に発展し、私たちの暮らしにも様々な恩恵がもたらされています。自動運転技術による安全性の向上や、医療現場における画像診断の迅速化など、画像認識技術は様々な分野で活躍しています。この技術の進歩を支える重要な要素の一つが、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる技術です。この技術は、人間の脳の神経回路網を模倣した構造を持ち、画像に含まれる特徴を効率的に抽出することができます。畳み込みニューラルネットワークでは、名前の通り「畳み込み」と呼ばれる演算が中心的な役割を果たしています。この畳み込み演算は、画像の各部分を小さな窓で切り取りながら、そこに含まれる特徴を捉えていく処理のことです。そして今回ご紹介するのは、この畳み込み処理の中でも特に注目されている「膨張畳み込み」という手法です。膨張畳み込みは、従来の畳み込み処理とは異なる特徴を持っており、画像認識の精度向上に大きく貢献しています。従来の畳み込み処理では、小さな窓を少しずつずらして画像全体を調べていくため、窓同士が重なり合うことで情報が重複していました。一方、膨張畳み込みでは、窓と窓の間に一定の間隔を設けることで、より広い範囲の情報を取り込むことができます。この間隔のことを「膨張率」と呼び、膨張率を大きくすることで、より広い範囲の特徴を捉えることが可能になります。例えば、膨張率を２に設定した場合、従来の畳み込み処理に比べて２倍の範囲の情報を取り込むことができます。このように、膨張畳み込みは画像全体の文脈を理解することに長けており、より高度な画像認識を実現する上で重要な役割を果たしています。この技術は、今後ますます発展していく画像認識技術において、中心的な役割を担っていくことでしょう。

2024.11.25

深層学習

U-Net：画像セグメンテーションの革新

「U-ネット」という言葉を聞いたことがありますか？これは、画像の中の特定の場所を一つ一つの点で分類する技術に使われる、深層学習という方法で作られた模型の一つです。この技術は「分割」と呼ばれ、例えば医療画像で臓器や腫瘍を正確に特定するのに役立ちます。 U-ネットという名前は、その構造がアルファベットの「U」字型をしていることに由来します。このU字型こそが、U-ネットの優れた性能の秘密です。U字の左半分は「縮小経路」と呼ばれ、入力された画像の特徴を捉え、解像度を下げながら、より抽象的な情報を抽出していきます。それはまるで、遠くから全体像を把握するようなものです。一方、U字の右半分は「拡大経路」と呼ばれ、縮小経路で得られた抽象的な情報を元に、解像度を上げながら細かい部分の情報を復元していきます。これは、近づいて細部を確認するようなものです。このように、縮小経路と拡大経路が組み合わさることで、U-ネットは画像の全体像と細部の両方を捉えることができます。広い視野で画像を理解しつつ、細かい部分も見逃さないため、高い精度が求められる作業に非常に役立ちます。例えば、医療画像診断において、腫瘍の位置や形を正確に特定する必要がある場合、U-ネットはその力を発揮します。まるで、経験豊富な医師が全体像と細部を同時に見て診断するように、U-ネットは画像から重要な情報を抽出してくれるのです。

2024.11.25

深層学習