ストライド

畳み込み処理は、画像認識の中心的な技術で、まるで人間の目が物を見るように画像の特徴を捉えます。この処理は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）という、人間の脳の仕組みを真似た技術の心臓部にあたります。ＣＮＮは、写真や絵といった画像データから、そこに写っているものを見分けるのが得意で、近年、画像認識の分野で目覚ましい成果を上げています。 畳み込み処理では、「フィルター」と呼ばれる小さな数値の表を画像の上で少しずつずらしていくことで、画像の特徴を捉えます。このフィルターは、画像の特定の特徴、例えば輪郭や模様、色の変化といったものに反応するように作られています。フィルターを画像全体に適用することで、元の画像と同じ大きさの新しい画像が作られます。この新しい画像は「特徴マップ」と呼ばれ、元の画像のどこにどんな特徴があるのかを示しています。 フィルターをスライドさせる様子は、虫眼鏡を紙面の上で少しずつ動かしながら文字を読む様子に似ています。虫眼鏡が捉える範囲は限られていますが、全体をくまなく見ることで、紙面に書かれた内容を理解することができます。同様に、フィルターは画像の一部分しか見ることができませんが、画像全体をくまなく走査することで、画像全体の情報を把握することができます。 フィルターには様々な種類があり、それぞれ異なる特徴を捉えることができます。例えば、あるフィルターは横線に強く反応し、別のフィルターは縦線に強く反応するように設計することができます。これらのフィルターを組み合わせることで、様々な特徴を捉え、画像に何が写っているのかをより正確に理解することができます。畳み込み処理は、人間の視覚の仕組みを参考に作られており、画像認識において高い精度を実現する上で欠かせない技術となっています。