画像認識 | ページ 2 | 新しいAI解説 +プラス

画像認識の進化：CNNとその発展形

畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、画像を認識する能力に長けた、深層学習という手法の中でも特に優れた仕組みです。これは、人の目で物を見る仕組みを参考に作られており、まるで人の脳のように、画像の中から重要な特徴を見つけることができます。ＣＮＮは、いくつかの層が積み重なってできています。中でも重要なのが「畳み込み層」と呼ばれる層です。この層では、小さな窓のような「フィルター」を画像全体に滑らせながら、画像の各部分とフィルターの数値を掛け合わせて、その合計値を計算します。この計算を画像の隅々まで繰り返すことで、画像の輪郭や模様といった特徴が浮かび上がってきます。例えば、横線を見つけ出すフィルターを使えば、画像の中に横線がある部分が強調されます。同様に、縦線や斜めの線、あるいはもっと複雑な模様を見つけ出すフィルターも存在します。畳み込み層で抽出された特徴は、次に「プーリング層」という層に送られます。この層は、画像の情報を縮小する役割を担います。例えば、４つの数値を１つの数値にまとめることで、画像のサイズを小さくします。これにより、細かな違いを無視して、重要な特徴だけをより強調することができます。また、計算量を減らす効果もあります。最後に、「全結合層」と呼ばれる層で、これまでの層で抽出・整理された特徴をもとに、画像が何であるかを判断します。例えば、猫の画像を入力した場合、全結合層は、これまでの層で抽出された特徴（例えば、尖った耳や丸い目など）を総合的に判断して、「猫」という結論を出力します。ＣＮＮは、画像の分類だけでなく、画像の中から特定の物を見つけ出す「物体検出」や、新しい画像を作り出す「画像生成」など、様々な用途に活用されています。今後も、画像処理技術の中核を担う重要な技術として、更なる発展が期待されます。

2024.11.27

深層学習

画像認識の鍵、局所結合構造

畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）は、まるで人の目で物事を見るように、画像の中から重要な特徴を捉えることができます。このＣＮＮの心臓部と言えるのが畳み込み層です。畳み込み層では、フィルタと呼ばれる小さな窓を使って、入力画像をくまなく調べていきます。このフィルタは、特定の模様や形に反応するように作られており、画像全体を細かく見ていくことで、隠れた特徴を浮かび上がらせることができます。たとえば、入力画像に縦線があるとします。縦線に反応するように作られたフィルタを画像の上から下まで、左から右へと順番に動かしていくと、フィルタは縦線がある部分で強く反応し、そうでない部分ではあまり反応しません。この反応の強さを数値として記録することで、画像のどこに縦線があるのかを把握することができます。同様に、横線や斜めの線、曲線など、様々な模様に反応するフィルタを用意することで、画像の様々な特徴を捉えることができます。フィルタを動かす様子は、虫眼鏡を使って絵の細部をじっくりと観察する様子に似ています。虫眼鏡を少しずつ動かしながら絵全体を見ていくことで、絵の細かな部分や全体の様子を理解することができます。フィルタも同様に、入力画像を少しずつずらしながら全体を調べることで、画像の局所的な特徴と全体像を把握することができます。フィルタの動きと計算こそが畳み込み層の核心であり、ＣＮＮが画像認識で優れた成果を上げるための重要な仕組みとなっています。フィルタによって抽出された特徴は、次の層へと送られ、さらに複雑な特徴の抽出や認識へとつながっていきます。このようにして、ＣＮＮはまるで人の脳のように、画像の中から重要な情報を読み取り、理解していくことができるのです。

2024.11.27

深層学習

自動生成で高精度を実現：NASNet

近年の技術革新に伴い、人工知能の分野は目覚ましい発展を遂げてきました。中でも、画像認識や音声認識といったタスクにおいて、ニューラルネットワークは中心的な役割を担っています。従来、このニューラルネットワークの構造は、高度な知識と経験を持つ専門家によって設計されてきました。しかし、人間の能力には限界があり、膨大な組み合わせの中から最適な構造を見つけることは容易ではありませんでした。そこで登場したのが、「自動化された設計」という革新的な手法です。これは、ニューラルネットワークの構造自体を自動的に探索し、設計する技術です。具体的には、NASNet（ニューラルアーキテクチャサーチネットワーク）と呼ばれる技術が用いられます。NASNetは、自動機械学習、いわゆる「自動エムエル」と呼ばれる技術を駆使し、コンピュータ自身が試行錯誤を通じて最適な構造を見つけ出します。従来の手法では、専門家の経験や直感に頼る部分が大きく、どうしても限界がありました。しかし、NASNetを用いることで、人間の専門家では思いつきもしなかったような、独創的で画期的な構造のニューラルネットワークが発見される可能性が生まれます。これは、人工知能の分野における大きな進歩であり、様々な応用が期待されています。例えば、医療画像診断の精度向上や、自動運転技術の高度化など、幅広い分野で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。また、自動化された設計は、これまで専門家の高度な知識や経験が必要とされてきたニューラルネットワークの設計を、より多くの人々が利用できるようにするという点でも重要な意味を持ちます。今後、自動化された設計技術が更に発展していくことで、人工知能は更なる進化を遂げ、私たちの生活をより豊かにしてくれることでしょう。

2024.11.27

深層学習

Mixup：画像合成による精度向上

近頃、絵の認識の分野で話題になっている混ぜ合わせの新しい方法についてお話します。機械学習では、限られた学習データから人工的に新しいデータを作ることで、学習の効果を高める技術があります。これをデータ拡張と言います。今回ご紹介する混ぜ合わせの方法は、このデータ拡張の新しいやり方です。従来のデータ拡張では、絵を回転させたり、反転させたり、大きさを変えたりするなど、一つの絵だけを変形していました。しかし、この新しい方法は、複数枚の絵を混ぜ合わせるという画期的な方法です。具体的には、二枚の絵を選び、それぞれの絵の色情報を少しずつ混ぜ合わせ、新しい絵を作り出します。混ぜ合わせる割合は、ランダムに決められます。同時に、それぞれの絵に対応する正解ラベルも、同じ割合で混ぜ合わせます。例えば、猫の絵と犬の絵を混ぜ合わせた場合、新しい絵の正解ラベルは、猫と犬の混合になります。この方法を使うと、学習データのバリエーションを増やすだけでなく、絵の境界部分を曖昧にする効果があります。境界部分が曖昧になることで、機械学習モデルは、絵の細かい部分にとらわれすぎることなく、全体の特徴を捉えることができるようになります。結果として、未知の絵に対しても、より正確に認識できるようになります。このように、複数枚の絵を混ぜ合わせる新しい方法は、絵の認識の分野で大きな進歩をもたらす可能性を秘めています。今後、様々な分野への応用が期待されます。

2024.11.27

深層学習

画像認識の精度向上：Cutoutでモデルを強化

近ごろの人工知能技術の進歩は目覚ましく、中でも画像を認識する技術はめざましい発展を見せています。自動車の自動運転や病気の診断など、様々な分野でこの技術が使われており、より正確な認識が求められています。そこで今回は、画像認識のモデルの性能を向上させる技術の一つである「隠蔽」について説明します。この技術は、画像の一部を隠すことで、学習効率と汎化性能を高める効果があります。画像認識モデルは、学習データから特徴を学び、新たな画像を認識します。しかし、学習データが偏っていると、学習データに過剰に適合し、未知のデータに対する認識精度が低下することがあります。これを過学習といいます。隠蔽は、学習データに人工的なノイズを加えることで、過学習を防ぎ、汎化性能を向上させる効果があります。具体的には、画像の一部を四角形で覆い隠します。隠蔽する部分はランダムに決定され、大きさや数も調整可能です。隠蔽の効果は、モデルが隠された部分を推測しながら学習することで、隠されていない部分の特徴をより深く学習できることにあります。また、隠蔽によって一部の情報が欠落するため、モデルは様々な状況に対応できる能力を身につけることができます。例えば、猫の画像の一部が隠されていた場合、モデルは隠されていない部分から猫の種類やポーズなどを推測する必要があり、結果として猫全体の理解が深まります。隠蔽は、計算コストが低いという点も大きな利点です。他のデータ拡張技術と比較しても、処理が単純であるため、学習時間を大幅に増やすことなく、モデルの性能向上に貢献します。隠蔽は、様々な画像認識タスクに適用可能であり、特に物体検出や画像分類といった分野で効果を発揮します。近年では、隠蔽を他のデータ拡張技術と組み合わせることで、さらに高い性能向上を実現する試みも盛んに行われています。

2024.11.27

深層学習

画像認識精度向上のためのランダム消去

物の姿形を機械に教える画像認識では、学習に使う絵の数が多ければ多いほど、機械は賢くなります。しかし、たくさんの絵を集めるのは大変な作業です。そこで、少ない絵から人工的に新しい絵を作り出す技術が生まれました。これをデータ拡張と言います。ランダム消去はこのデータ拡張の一つで、まるでいたずら書きのように絵の一部を塗りつぶすことで、新しい絵を作り出します。具体的には、四角い枠で絵の一部を覆い隠します。この四角の大きさや位置は毎回ランダム、つまり偶然に決められます。隠す時に使う色も、毎回変わります。そのため、同じ絵であっても、何度もランダム消去を繰り返すと、毎回異なる部分が異なる色で塗りつぶされ、たくさんの違った絵ができあがります。一見すると、絵を塗りつぶす行為は、絵を壊しているように思えます。しかし、この一見破壊的な行為が、画像認識の学習には大きな効果をもたらします。なぜなら、一部が隠された絵を学習することで、機械は隠された部分を想像して補完する能力を身につけます。例えば、猫の絵の顔が隠されていても、耳や体を見て猫だと判断できるようになるのです。また、ランダム消去は過学習を防ぐ効果もあります。過学習とは、機械が学習用の絵に特化しすぎてしまい、新しい絵を正しく認識できなくなる現象です。ランダム消去によって絵の一部を変化させることで、機械は特定の絵に過度に適応することを防ぎ、より汎用的な認識能力を獲得できます。つまり、様々なバリエーションの絵を学習することで、見たことのない新しい絵にも対応できるようになるのです。

2024.11.27

深層学習

画像認識の革新：グローバルアベレージプーリング

一枚の絵の全体的な雰囲気や色使いといった特徴を掴むには、どうすれば良いでしょうか？細かい部分に注目しすぎるよりも、全体をざっと眺める方が良い場合があります。画像認識の世界でも同じような考え方が使われており、それを「包括平均値抽出」と呼びます。これは、絵を描く時に使う絵の具のパレットのように、画像の色の平均値を計算することで、画像の特徴を捉える手法です。具体的には、たくさんの小さな窓を使って絵を細かく分析する「畳み込みニューラルネットワーク」という技術を使います。この小さな窓を「特徴地図」と呼び、それぞれの窓が、例えば赤色の強さや青色の強さ、線の向きといった、絵の様々な特徴を捉えます。従来の手法では、これらの特徴地図から複雑な計算で重要な情報を取り出していました。しかし、包括平均値抽出では、各特徴地図に含まれる色の濃淡などの数値を全て足し合わせ、その合計を地図の大きさで割る、つまり平均値を計算するという、とてもシンプルな方法を用います。例えば、赤い花畑の絵であれば、赤色の特徴地図の平均値は高くなります。逆に、青い空の絵であれば、青色の特徴地図の平均値が高くなります。このように、各特徴地図の平均値を並べることで、その絵全体の特徴を表す「特徴ベクトル」と呼ばれるものを作成します。このベクトルは、いわば絵の「要約」のようなもので、この要約を見るだけで、その絵がどんなものかを大まかに理解することができます。包括平均値抽出の利点は、計算が単純で処理速度が速いという点です。また、画像の細かい位置ずれや大きさの変化にも強いという特徴があります。そのため、様々な種類の絵を認識する必要がある場合に、非常に有効な手法と言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習

画像認識の源流、ネオコグニトロン

計算機に人間と同じように画像を理解させることは、長年の夢であり、難しい課題でした。初期の画像認識の仕組みは、単純な丸や四角、あるいは決まった模様を見分けるのが精一杯で、写真のような複雑な画像を理解するにはほど遠いものでした。当時の技術では、画像から大切な特徴を取り出す方法が限られていました。例えば、画像の明るさや色の変化を数値として捉えることはできましたが、それが一体何を意味するのかを理解させることは難しかったのです。また、画像に少しでもノイズ（画像の乱れ）が入ったり、対象が少し形を変えたりするだけで、正しく認識できなくなるという弱点もありました。そのため、手書きの文字を判読するといった、限られた用途でしか実用化されていませんでした。このような状況を打開するために、全く新しい発想に基づいた画像認識の方法が求められていました。そして、日本の福島邦彦氏の発明した「ネオコグニトロン」が、その突破口を開いたのです。ネオコグニトロンは、人間の目がどのようにものを見ているのか、その仕組みをヒントに作られました。従来の画像認識の仕組みとは全く異なる方法で、コンピュータに画像を認識させることを目指したのです。これは、画像認識の分野における画期的な出来事であり、その後の発展に大きく貢献することになります。福島氏の着想は、多くの研究者に影響を与え、より高度な画像認識技術の開発へとつながっていくのです。

2024.11.27

深層学習

LeNet：手書き文字認識の先駆け

1998年、エーティーアンドティー研究所から画期的な技術が登場しました。それは、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる、レネットという名の新しい計算模型です。当時、人間が書いた文字を機械に認識させることは非常に難しい問題でした。レネットはこの難題に挑み、99.3%という高い認識率を達成したことで、世界中の研究者から大きな注目を集めました。これは、後の画像認識技術の発展に大きな影響を与えた、まさに画期的な出来事と言えるでしょう。レネットが登場する以前、機械に文字を認識させるには、人間が文字の特徴を細かく定義し、それを機械に教える必要がありました。例えば、「数字の１は縦線」「数字の８は上下に丸い形」など、一つ一つ丁寧に特徴を設計しなければなりませんでした。これは非常に手間のかかる作業であり、すべての文字を網羅することは容易ではありませんでした。しかし、レネットはデータから自動的に文字の特徴を学習することができるため、人間が特徴を設計する必要がなくなりました。この革新的な手法により、従来の方法よりも高い認識精度と、様々な文字に対応できる柔軟性を実現したのです。レネットの成功は、深層学習と呼ばれる技術の可能性を示す重要な一歩となりました。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した複雑な計算模型で、大量のデータから複雑なパターンを学習することができます。レネットはこの深層学習の初期の成功例であり、その後の深層学習研究の発展に大きく貢献しました。現代では、深層学習は画像認識だけでなく、音声認識や自然言語処理など、様々な分野で活用されています。レネットの登場は、まさに現代人工知能技術の礎を築いたと言えるでしょう。

2024.11.27

深層学習

R-CNN：物体検出の革新

近年の技術の進歩は目を見張るものがあり、中でも画像を認識する技術はめざましい発展を遂げています。特に、画像の中から特定のものを探し出す技術である物体検出技術は、自動運転や監視システムなど、様々な分野で役立てられ、私たちの暮らしをより豊かに、より安全なものに変えつつあります。今回の話題は、そんな物体検出技術において重要な役割を担った手法である「R-CNN」についてです。 R-CNNが登場する以前は、画像の中から目的のものを探し出す処理は複雑で、多くの時間を要していました。例えば、従来の手法では、画像全体を少しずつずらしながら窓を動かし、その窓の中に目的のものがあるかどうかを繰り返し確認していました。この方法は、処理に時間がかかるだけでなく、検出精度も低いという課題がありました。しかし、2014年に登場したR-CNNは、革新的な方法でこれらの課題を解決しました。R-CNNはまず、画像の中から目的のものがありそうな候補領域を2000個程度選び出します。そして、それぞれの候補領域を同じ大きさに整えてから、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と呼ばれる技術を用いて、目的のものが含まれているかどうかを調べます。最後に、目的のものが見つかった領域に対して、その領域を囲む枠を調整し、より正確な位置を特定します。 R-CNNは、従来の手法に比べて大幅に精度を向上させ、その後の物体検出技術の進歩に大きく貢献しました。R-CNNの登場は、まさに物体検出技術における大きな転換点と言えるでしょう。この革新的な手法は、画像認識技術の発展を加速させ、私たちの未来をより明るく照らしてくれると期待されています。

2024.11.27

深層学習

お絵描きでAIと勝負！Quick, Draw!

「人工知能とのお絵描き遊び」と聞くと、なんだか難しいことのように思うかもしれませんが、実はとても簡単で楽しい遊びです。その秘密兵器は、「クイック、ドロー！」という名の無料の画面遊びです。これは、あの有名な調べものサイトを作った会社が考え出したもので、誰でも気軽に画面上で絵を描く遊びができます。この遊びでは、お題が出されます。例えば、「りんご」や「猫」、「自転車」など、身近なものから少し難しいものまで様々です。お題が出たら、制限時間内にその絵を描きます。ここで重要なのは上手下手は関係ないということです。大切なのは、人工知能があなたの絵を認識できるかどうかです。例えば、「猫」のお題が出たとしましょう。あなたは画面上に丸を描き、その上に三角の耳をつけ、ひげを数本描きます。すると、人工知能が「猫だ！」と認識してくれるかもしれません。もちろん、もっと細かく描いて、尻尾や模様なども加えても構いません。時間との戦いもこの遊びの楽しさを倍増させてくれます。まるで、人工知能とのかくれんぼをしているような感覚です。遊び方はとても簡単です。専用の場所に画面上で行き、始める印を押すだけです。絵を描くのが好きな人、人工知能に興味がある人、ちょっとした頭の体操をしたい人など、子供から大人まで誰でも楽しめます。絵を描くのが苦手な人でも、気軽に挑戦できます。もしかしたら、あなたの隠れた才能が開花するかもしれません。この遊びを通して、最新の技術に気軽に触れることができます。難しい仕組みを知らなくても、遊びながら人工知能の働きを体感できる、貴重な機会となるでしょう。

2024.11.27

WEBサービス

データで賢くなる：モデルの働き

「模型」と聞いて何を思い浮かべますか？飛行機の模型、プラモデル、ファッションモデルなど、様々なものが頭に浮かぶでしょう。これらの模型は、現実世界の物事を簡略化して表現したものです。実は、情報の世界で使われる「模型」もこれと同じ考え方です。情報科学における「模型」とは、複雑な現象を単純化し、本質的な部分を捉えて表現したものです。現実世界は非常に複雑で、様々な要因が絡み合って変化しています。そこで、すべての要素を考慮するのではなく、目的に沿って重要な要素だけを取り出し、それらの関係性を数式や規則などで表現することで、現象を理解しやすくします。これが「模型」を作るということです。例えば、天気予報を考えてみましょう。天気は気温、湿度、気圧、風向きなど、様々な要素が複雑に影響し合って決まります。天気予報の「模型」では、これらの要素をすべて完全に再現することはできません。しかし、過去の気象データから、天気の変化に特に重要な要素を特定し、それらの関係性を数式で表すことで、未来の天気を予測することができます。また、商品の売れ行き予測にも「模型」が使われます。商品の売れ行きは、価格、広告宣伝、季節、競合商品の状況など、様々な要素に影響されます。売れ行き予測の「模型」では、これらの要素の中から売れ行きに大きく影響する要素を選び出し、それらの関係性を分析することで、未来の売れ行きを予測します。このように、「模型」は様々な分野で使われています。複雑な現象を単純化し、本質を捉えることで、未来の予測や意思決定に役立つ強力な道具となるのです。

2024.11.27

機械学習

複数の感覚を統合するAI

人が外界を知るには、様々な感覚を使います。例えば、目で見て物の形や色を認識し、耳で聞いて音の高低やリズムを感じ取ったり、皮膚で触れて物の硬さや温度を確かめたりします。このように、五感をはじめとする感覚を通して得られる情報は、それぞれ異なる性質を持っています。この情報の種類のことを、人工知能の分野では「様式」という意味の「モダリティ」という言葉で表します。人工知能も人間と同じように、様々なモダリティの情報を取り扱います。写真や絵のような図形情報もあれば、話し声や音楽のような音声情報もあります。文字で書かれた文章や記号のような言語情報も、人工知能にとっては重要な情報源です。さらに、温度や圧力、動きなどを計測した数値情報も、人工知能が利用するモダリティの一つです。それぞれのモダリティには、適した処理方法があります。例えば、図形情報を扱う場合には、画像認識技術を用いて、写真に写っている物体が何かを判別したり、図形の特徴を抽出したりします。音声情報を扱う場合は、音声認識技術を用いて、音声データを文字に変換したり、話者の感情を分析したりします。言語情報を扱う場合は、自然言語処理技術を用いて、文章の意味を理解したり、文章を要約したりします。数値情報を扱う場合は、統計的手法や機械学習を用いて、データの傾向を分析したり、未来の値を予測したりします。このように、人工知能は様々なモダリティの情報を組み合わせて、より高度な処理を行うことができます。例えば、自動運転車の場合、カメラで捉えた図形情報、レーダーで計測した数値情報、GPSで得られた位置情報などを組み合わせて、周囲の状況を認識し、安全に走行するための判断を行います。また、医療診断支援システムの場合、患者の画像情報、検査データの数値情報、電子カルテの言語情報を組み合わせて、病気の診断を支援します。このように、複数のモダリティを組み合わせることで、人工知能はより複雑な問題を解決することが可能になります。

2024.11.27

機械学習

マルチモーダル学習：五感を活かすAI

私たちは、普段から多くの感覚を使って物事を理解しています。例えば、果物が熟しているかを確認するとき、見た目だけでなく、香りや触った感じも確かめますよね。このように、視覚、嗅覚、触覚といった様々な感覚を同時に使って判断しているのです。これは人間が本来持っている学習方法で、複数の感覚から得た情報を組み合わせて、より深く物事を理解することができます。人工知能の分野でも、この人間の学習方法を取り入れた「複数の感覚を学ぶ技術」が注目されています。これは「マルチモーダル学習」と呼ばれ、複数の種類の情報を組み合わせて人工知能に学習させる手法です。例えば、画像の情報だけでなく、音声や文章の情報も一緒に学習させることで、人工知能はより人間に近い形で物事を理解できるようになります。この技術は、様々な分野で応用が期待されています。自動運転技術では、カメラの画像だけでなく、周囲の音やセンサーの情報も組み合わせて、より安全な運転を支援することができます。また、医療の分野では、レントゲン写真やMRI画像だけでなく、患者の症状や生活習慣といった情報も組み合わせて、より正確な診断をサポートすることができます。さらに、私たちの日常生活でも、この技術は役立ちます。例えば、スマートスピーカーは、私たちの声だけでなく、周囲の音や状況も理解することで、より適切な応答を返せるようになります。このように、複数の感覚を学ぶ技術は、人工知能の可能性を大きく広げ、私たちの生活をより豊かにしてくれると期待されています。

2024.11.27

機械学習

文字認識の技術：OCRの進化と未来

文字認識とは、目で見てわかる文字を、機械が理解できる形に変換する技術のことです。正式には光学文字認識と呼ばれ、略してＯＣＲとも言います。具体的には、印刷物や手書きの文書を、写真やスキャナーで画像として取り込み、その画像の中から文字を識別し、コンピューターで扱えるデジタルデータに変換します。この技術によって、紙の文書を電子化することができ、様々なメリットが生まれます。例えば、紙の書類を保管する場所が必要なくなり、必要な情報をすぐに検索できるようになります。また、電子化された文書は、修正や編集、複製も簡単に行えます。以前は、紙の文書を管理するために、多大な時間と労力がかかっていましたが、文字認識技術のおかげで、作業効率が大幅に向上しました。文字認識技術は、活字だけでなく、手書き文字にも対応しています。以前は、手書き文字の認識精度はあまり高くありませんでしたが、近年の技術革新により、かなり正確に認識できるようになりました。これにより、アンケート調査の集計や、手書きのメモのデジタル化など、様々な場面で活用されるようになっています。さらに、文字認識技術は、様々な分野で応用されています。例えば、図書館では、古い書籍をデジタル化して保存するために利用されています。また、銀行では、小切手に書かれた金額を読み取るために利用されています。今後も、人工知能技術の進化と共に、文字認識技術はますます発展し、私たちの生活をより便利にしていくことでしょう。例えば、街中の看板に書かれた文字を認識して、翻訳したり、目の不自由な人が、目の前にある印刷物を読めるように補助するといった活用方法も考えられます。文字認識技術は、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めた、重要な技術と言えるでしょう。

2024.11.26

機械学習

画像で探す！類似画像検索の世界

インターネットの世界には、毎日数えきれないほどの画像が投稿されています。これらの画像の中から探し物をする時、これまで多くの人は言葉を使って検索していました。しかし、言葉だけでは伝えきれない微妙な色合いや、画像全体の雰囲気といった視覚的な特徴を捉えるのは難しいものでした。例えば、「夕焼け」という言葉で検索しても、空一面が真っ赤に染まった写真や、オレンジ色のグラデーションが美しい写真など、様々なバリエーションの画像が出てきてしまい、本当に探している画像にたどり着くのは大変です。そこで生まれたのが、類似画像検索という技術です。この技術は、言葉の代わりに画像そのものを使って検索します。例えば、赤い夕焼けの画像を探したい場合、手持ちの似たような写真を使って検索することで、より早く、より正確に目的の画像を見つけ出すことができます。まるで、お店で店員さんに「これと同じような商品を探しています」と画像を見せるように、視覚的な情報を頼りに検索できるのです。この類似画像検索は、私たちの生活の様々な場面で役立っています。例えば、ファッションの分野では、気に入った服と似たデザインの服を探すことができますし、料理の分野では、写真からレシピを検索することも可能です。また、著作権侵害の監視や、医療画像診断の補助など、専門的な分野でも活用が進んでいます。今後、類似画像検索はさらに進化し、私たちの生活をより豊かにしていくと考えられます。人工知能の発達により、画像認識の精度はますます向上し、より複雑な検索にも対応できるようになるでしょう。また、動画や３次元データへの応用も期待されており、ますます応用範囲が広がっていくことでしょう。

2024.11.26

機械学習

自動生成で高精度を実現：NASNet

人工知能による設計は、近年の技術革新の中でも特に注目を集める分野の一つです。これまで、機械学習モデルの設計は、主に人間の専門家によって行われてきました。専門家は、経験と知識に基づき、試行錯誤を繰り返しながら、最適なモデル構造を探し求めていました。しかし、この作業は非常に時間と労力がかかる上、人間の能力には限界があるため、必ずしも最良の設計ができるとは限りませんでした。そこで登場したのが、人工知能による自動設計技術です。この技術を代表するモデルの一つが、NASNet（神経回路網構造探索網）です。NASNetは、その名前が示す通り、神経回路網の構造自体を人工知能によって自動的に探索し、生成します。これは、自動機械学習と呼ばれる技術の一種です。従来の手作業による設計とは異なり、NASNetは膨大な数の候補構造の中から、与えられた課題に対して最も優れた性能を発揮する構造を自動的に発見することができます。この自動化された設計プロセスは、人間の専門家による設計よりも優れた性能を実現しており、人工知能が機械学習モデルの設計においても大きな力を発揮することを示す重要な事例と言えるでしょう。 NASNetの画期的な点は、人間の介入を最小限に抑えながら、高性能なモデルを生成できることです。これは、従来の設計プロセスにおける大きな制約を克服するものであり、機械学習の応用範囲を大きく広げる可能性を秘めています。例えば、画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で、より高精度で効率的なモデルの開発が可能になります。また、専門知識を持たない人でも、高度な機械学習モデルを容易に利用できるようになることが期待されます。人工知能による設計は、まだ発展途上の技術ですが、今後の更なる進化によって、様々な分野で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。

2024.11.26

深層学習

モバイル端末に最適なMnasNet

近年の技術革新は目覚ましく、中でも深層学習と呼ばれる技術は様々な分野で目覚ましい成果を上げています。深層学習では、モデルの構造が性能を大きく左右するため、モデル構造の設計は非常に重要です。特に、スマートフォンや携帯情報端末などの限られた計算資源の中で高い性能を実現するには、緻密で高度な設計が必要とされます。これまで、専門家が長年の経験と知識に基づいて、手作業でモデル構造を設計していました。これは大変な労力と時間を要する作業でした。エムナスネットと呼ばれる革新的な手法は、この困難な設計作業を自動化することで、飛躍的な性能向上を実現しました。エムナスネットは、自動機械学習と呼ばれる技術を用いて、自動的に最適なモデル構造を探し出すことができます。まるで職人が丹念に作品を作り上げるように、様々なモデル構造を試し、その中から最も性能が良いものを選び出すのです。従来の手作業による設計では、高精度と高速処理を両立させることが非常に困難でした。限られた計算資源の中で高精度を実現しようとすると、処理速度が遅くなってしまい、逆に高速処理を優先すると精度が低下してしまうという問題がありました。エムナスネットは、この相反する要求を満たす、まさに夢のような技術です。エムナスネットによって、スマートフォンや携帯情報端末向けの、高精度かつ高速処理を実現する深層学習モデルの開発が可能となりました。これは、様々な応用分野で大きな革新をもたらすでしょう。例えば、画像認識や音声認識、自然言語処理などの技術がより高度になり、私たちの生活をより便利で豊かにしてくれると期待されます。また、これまで深層学習の利用が難しかった分野にも応用が広がり、新たな技術革新の波が生まれるかもしれません。

2024.11.26

深層学習

Mask R-CNNで画像認識

写真や絵に何が描かれているかを理解する技術は、近年目覚ましい発展を遂げています。中でも、「物体検出」と「領域分割」は重要な役割を担っています。この二つの技術を組み合わせた革新的な手法が「マスク・アールシーエヌエヌ」です。物体検出とは、写真の中に写っているものを見つけて、そのものの位置を四角で囲む技術です。例えば、一枚の写真に猫と犬が写っていれば、それぞれの動物を囲む四角が描かれます。この技術によって、写真の中に何が写っているかを素早く把握することができます。しかし、四角で囲むだけなので、ものの正確な形まではわかりません。一方、領域分割は、写真の中のそれぞれの点一つ一つがどの物に属しているかを判別する技術です。物体検出では四角で囲むだけでしたが、領域分割ではものの輪郭まで正確に捉えることができます。例えば、猫の耳や尻尾の形、犬の毛並みなども細かく識別することができます。これにより、ものの形や大きさまで細かく把握することが可能になります。マスク・アールシーエヌエヌは、この物体検出と領域分割を同時に行うことができる画期的な手法です。写真に猫と犬が写っていれば、それぞれの動物を囲む四角を描くだけでなく、それぞれの動物の形にぴったり合った領域を色分けして表示することができます。これは、まるで写真に写っているものを切り抜くように、ものの輪郭を正確に捉えていることを意味します。このように、マスク・アールシーエヌエヌは、写真に何が写っているかを理解するだけでなく、それぞれのものの形や大きさまで詳細に把握することを可能にする、高度な画像認識技術です。

2024.11.26

深層学習

機械学習：データが未来を創る

機械学習とは、人のように考える機械を作るための学問分野の一つであり、特に、機械にたくさんの情報を覚えさせて、そこから機械自身に規則やパターンを見つけ出させることを目指しています。これは、まるで人間がたくさんの経験を積むことで、物事の判断や予測が上手くなっていく過程に似ています。従来の計算機を使うやり方では、人が全ての規則や手順を細かく指示する必要がありました。例えば、りんごを見分けるためには、「赤い」「丸い」「甘い」といった特徴を全て教えてあげる必要があったのです。しかし、機械学習では違います。大量のりんごの画像やデータを与えることで、機械学習は自分で「りんごとは何か」を理解していきます。機械学習には大きく分けて三つの学び方があります。一つは「教師あり学習」です。これは、正解付きのデータを使って学習する方法です。例えば、たくさんのりんごの画像と、「これはりんご」「これはみかん」といった正解ラベルを一緒に与えることで、機械はりんごを見分けることを学習します。二つ目は「教師なし学習」です。これは、正解ラベルのないデータから、データ自身に隠れた構造や特徴を見つける学習方法です。例えば、大量の果物の画像だけを与えると、機械学習は「赤いグループ」「黄色いグループ」といったように、自分で果物を分類するかもしれません。三つ目は「強化学習」です。これは、試行錯誤を通じて学習する方法です。機械は、ある行動をとった結果として報酬や罰を受け取り、より多くの報酬を得られるように行動を学習していきます。例えば、ロボットに歩行を学習させる場合、うまく歩けたら報酬を与え、転倒したら罰を与えることで、ロボットは徐々に上手に歩けるようになっていきます。このように、機械学習はデータから自動的に学び、予測や判断を行うことができるという点で、従来の計算機の使用方法とは大きく異なります。そして、この技術は、私たちの生活の様々な場面で既に活用されており、今後ますます重要な役割を果たしていくと考えられています。

2024.11.26

機械学習

物体認識：画像を理解する技術

「物体認識」とは、写真や動画といった視覚情報から、そこに写っているものが何かをコンピュータに判断させる技術のことです。まるで人間の目が物体を捉え、それが何であるかを理解するように、コンピュータが画像データの中から特定の物を見つけ出し、その種類や位置、大きさなどを特定します。この技術は、近年著しい発展を遂げている「深層学習」という技術によって大きく進歩しました。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した複雑な計算モデルを用いることで、コンピュータが大量のデータから自動的に特徴を学習することを可能にします。この技術により、従来の方法では難しかった複雑な画像認識も高い精度で実現できるようになりました。物体認識は、すでに私たちの生活の様々な場面で活用されています。例えば、工場では製品の外観検査に利用され、不良品を自動的に検出することで、品質管理の効率化に貢献しています。また、自動運転技術においては、カメラで捉えた周囲の状況から歩行者や車両、信号などを認識し、安全な走行を支援します。医療分野では、レントゲン写真やＣＴ画像から病変を見つけ出すための画像診断支援に役立てられています。さらに、私たちの身近なところでは、スマートフォンのカメラで撮影した写真から顔を認識して自動的に分類したり、被写体に合わせた最適な設定で撮影を補助する機能などにも利用されています。このように、物体認識は様々な分野で応用され、私たちの生活をより便利で安全なものにするために欠かせない技術となっています。今後も更なる技術の進歩により、応用範囲はますます広がっていくと期待されています。

2024.11.26

深層学習

物体識別タスク：種類と応用

物体識別とは、写真や動画に何が写っているのかを計算機に判らせる技術のことです。私たち人間にとっては、一目見ただけで何が写っているか理解するのはたやすいことです。しかし、計算機にとっては、これは非常に難しい作業です。例えば、リンゴの写真を例に考えてみましょう。私たち人間は、赤くて丸い形、そして特有の光沢を見て、すぐにリンゴだと分かります。しかし、計算機は、リンゴそのものを知っているわけではありません。計算機は、写真に写る色や形、模様といった様々な特徴を数値データとして捉えます。そして、あらかじめ蓄積された膨大なデータと照らし合わせ、その特徴がリンゴの特徴と一致するかどうかを判断します。つまり、計算機は様々な特徴を分析し、データベースの情報と照合することで、初めて写真に写っているものがリンゴだと判断できるのです。近年、深層学習という技術が発展したことで、この物体識別の精度は飛躍的に向上しました。深層学習とは、人間の脳の仕組みを模倣した学習方法で、計算機が大量のデータから自動的に特徴を学習することを可能にします。この技術の進歩によって、計算機はより正確に、そしてより速く物体を識別できるようになりました。この物体識別技術は、現在様々な分野で活用されています。自動運転では、周りの車や歩行者、信号などを識別することで、安全な運転を助けています。また、医療の分野では、レントゲン写真やCT画像から病気を早期発見するために役立っています。さらに、製造業では、製品の不良品を見つける検査工程などで活用され、作業の効率化や品質向上に貢献しています。このように物体識別技術は、私たちの生活をより便利で安全なものにするために、なくてはならない技術になりつつあります。

2024.11.26

深層学習

物体検知：画像認識の核心

「物体検知」とは、写真や動画といった視覚情報から、写っているものを見つけて、それが何かを判別する技術のことです。まるで人間の目で見て、それが何であるかを理解する過程と似ています。この技術は、近年、様々な分野で活用が広がっており、私たちの暮らしをより便利で安全なものにしています。例えば、自動運転技術では、周りの車や歩行者、信号、標識などを認識することで、安全な運転を支援しています。カメラで捉えた映像から、これらの物体を瞬時に見つけ出し、位置や大きさ、種類を特定することで、適切な運転操作を判断する材料としています。また、製造業の現場でも、製品の検査工程で、傷や汚れ、不良品などを見つけるために利用されています。従来は人の目で検査していた作業を、物体検知技術を用いることで自動化し、作業効率を大幅に向上させるだけでなく、人による見落としを防ぎ、品質の安定化にも繋がっています。さらに、私たちの身近なところでも、携帯電話の顔認証機能や、監視カメラによる人物の検知など、様々な場面で活用されています。顔認証では、顔の位置や特徴を正確に捉えることで、本人確認を迅速かつ確実に行うことを可能にしています。また、監視カメラでは、不審な動きをする人物を検知することで、犯罪の抑止や早期発見に役立っています。このように、物体検知は、様々な分野で応用され、私たちの生活に欠かせない技術となっています。今後も、技術の進歩とともに、更なる活用範囲の拡大が期待されています。例えば、医療分野での画像診断支援や、農業分野での作物の生育状況把握など、様々な分野での応用が期待されています。まさに、未来社会を築き上げていく上で、重要な役割を担う技術と言えるでしょう。

2024.11.26

深層学習

物体検出タスクの概要

物体検出とは、写真や動画といった視覚情報の中から、特定のものを探し出し、その場所と種類を特定する技術のことです。まるで人間の目で物体を認識するように、コンピュータが画像データから「これは車」「これは人」「これは信号」といった具合に判断し、それぞれの物の位置を四角い枠などで囲んで示すことができます。この技術は、近年急速に発展しており、私たちの生活の様々な場面で活躍しています。例えば、自動運転技術では、周囲の車や歩行者、障害物を検知するために物体検出が不可欠です。周りの状況を正確に把握することで、安全な自動運転を実現することができます。また、監視カメラにおいても、不審な人物や物を検知するために活用されています。さらに、画像検索においては、キーワードに関連する物体が含まれる画像を効率的に探し出すことを可能にします。例えば、「猫」で検索した場合、猫が写っている画像だけが表示されるといった具合です。従来の画像認識技術は、画像全体を見て、それが何であるかを判断していました。例えば、風景写真を見て「これは街中の風景」と判断するといった具合です。しかし、物体検出は画像の中に複数の物が写っている場合でも、それぞれの物を個別に認識することができる点が大きく異なります。例えば、街中の風景写真の中に車、人、信号が写っている場合、従来の技術では「街中の風景」としか認識できませんでしたが、物体検出では「車」「人」「信号」をそれぞれ別々に認識し、位置を特定することができます。このように、物体検出は、画像内の複数の物を区別して認識できるため、より高度な画像理解が可能です。そして、この技術は自動運転や監視カメラ、画像検索以外にも、医療画像診断やロボット制御など、様々な分野で応用され、私たちの社会をより便利で安全なものにしています。

2024.11.26

深層学習