CNN

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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
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
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
深層学習

ＣＮＮの発展形：高精度化への道

絵を理解する人工知能の仕組みである畳み込みニューラルネットワーク（畳み込み網）は、目覚ましい発展を遂げてきました。今では、写真に写っているものを見分けるだけでなく、車の自動運転や医療画像の診断など、様々な分野で活躍しています。 初期の畳み込み網は、比較的単純な構造をしていました。これは人間の視覚野の仕組みを参考に、絵の特徴を捉える層を何層にも重ねたものです。層を重ねるほど、より複雑な特徴を捉えることができるようになり、絵をより深く理解できるようになります。例えば、最初の層では単純な線や角を認識し、次の層ではそれらを組み合わせて円や四角を認識する、といった具合です。 層を深くした畳み込み網として、ＶＧＧやグーグルネットなどが登場しました。これらの網は、数十層もの層を持つことで、従来よりも多くの情報を捉え、認識精度を飛躍的に向上させました。しかし、層を深くするほど、学習に必要な計算量も増大するという課題がありました。 近年の畳み込み網は、層を深くするだけでなく、様々な工夫が凝らされています。例えば、層同士の繋ぎ方を変えることで、情報の伝達効率を高める手法や、学習方法を改善することで、より効率的に学習を進める手法などが開発されています。また、コンピュータの性能向上も、畳み込み網の進化を支える大きな要因となっています。大量の計算を高速に処理できるようになったことで、より複雑で大規模な畳み込み網の学習が可能になりました。 このように、畳み込み網は、構造の工夫、学習方法の改善、計算機の進化といった複数の要素が絡み合いながら、進化を続けています。今後も、更なる技術革新により、私たちの生活をより豊かにする様々な応用が期待されています。
2024.11.25
深層学習
深層学習

画像処理におけるカーネル幅とは

画像を扱う世界では、画像をもっとはっきりと見せたり、必要な情報を取り出したりするために、様々な加工を行います。これらの加工の中で、畳み込み処理は特に重要な役割を果たしています。この処理は、写真全体に小さなフィルターを滑らせるように動かしながら、周りの情報と混ぜ合わせて、写真の色の濃さを変えていく処理のことです。ちょうど、絵の具を混ぜ合わせるパレットのように、周りの色と混ざり合って新しい色が生まれます。 この混ぜ合わせる範囲を決めるのがカーネル幅です。カーネル幅は、フィルターの大きさを決める数字で、この数字が画像処理の結果に大きく影響します。例えば、カーネル幅が小さい場合は、フィルターが小さいため、写真の細かい部分、例えば髪の毛一本一本や、木の葉一枚一枚まで、はっきりと見えるようになります。輪郭が強調されるため、くっきりとした印象になります。一方、カーネル幅が大きい場合は、フィルターも大きくなるため、写真の広い範囲の色が混ざり合います。細かい部分はぼやけてしまいますが、滑らかな印象になり、ノイズと呼ばれる画像のザラザラとした部分を減らす効果があります。 このように、カーネル幅を変えることで、画像処理の結果が大きく変わります。まるで、絵を描く時に使う筆の太さを変えるように、カーネル幅を調整することで、写真の雰囲気や表現方法を大きく変えることができます。そのため、目的とする画像処理に適したカーネル幅を選ぶことがとても大切です。風景写真全体の雰囲気を柔らかくしたいのか、それとも人物の表情を鮮明にしたいのか、といった目的によって適切なカーネル幅は異なります。適切なカーネル幅を選ぶことで、より効果的な画像処理を行うことができるのです。
2024.11.25
深層学習
機械学習

ゲームAIの進化：深層強化学習の力

深層強化学習は、機械学習という大きな枠組みの中にある、人工知能が賢くなるための一つの方法です。まるで人間が新しいことを学ぶように、試行錯誤を通して何が良くて何が悪いかを自ら学習していく点が特徴です。従来の強化学習という手法に、深層学習という技術を組み合わせることで、複雑で難しい課題に対しても、以前より遥かに高い学習能力を実現しました。 人工知能は、ある行動をとった時に、それに応じて得られる報酬をできるだけ大きくしようとします。そして、報酬を最大化する行動を見つけ出すために、最適な行動の戦略を自ら学習していくのです。この学習の進め方は、人間がゲームをしながら上手くなっていく過程によく似ています。例えば、新しいゲームを始めたばかりの時は、どうすれば良いかわからず、適当にボタンを押したり、キャラクターを動かしたりするしかありません。しかし、何度も遊ぶうちに、上手くいった行動と失敗した行動を徐々に理解し始めます。そして最終的には、まるで熟練者のように高度な技を使いこなし、ゲームを攻略できるようになるでしょう。 深層強化学習では、深層学習という技術が、主に周りの環境を認識したり、今の状態が良いか悪いかを判断したりするために使われます。例えば、ゲームの画面に映っているたくさんの情報の中から、重要な部分を見つけ出したり、複雑なゲームの状態を分かりやすく整理したりするのに役立ちます。このように、深層学習は、人工知能が複雑な状況を理解し、適切な行動を選択する上で重要な役割を担っているのです。
2024.11.25
機械学習
深層学習

Transformer：自然言語処理の革新

近ごろ、情報化社会の進歩が目覚しく、それと同時に、とてつもない量の文章の情報が作られています。これらの情報をうまく処理し、そこから価値ある知識を引き出すには、高性能な自然言語処理技術が欠かせません。これまでの方法は、文章を単語の羅列として扱い、一つずつ処理していくやり方が中心でした。 たとえば、ある文章を調べたいとき、これまでの技術では、その文章を単語に分解し、一つ一つの単語の意味や品詞などを確認することで、文章全体の概要を把握しようとします。しかし、この方法では、文章が長くなるほど処理に時間がかかるという問題がありました。処理に時間がかかると、すぐに結果がほしい場面では不便です。また、単語と単語のつながりをうまく捉えられないという問題もありました。たとえば、「美しい花」と「怖い花」では、「花」という言葉は同じでも、前の言葉によって全く違う印象を与えます。これまでの技術では、このような単語同士の微妙な関係性を理解するのが難しかったのです。 そこで、これらの問題を解決するために、「変形するもの」という意味を持つ「変換器」という新しい技術が現れました。公式には「トランスフォーマー」と呼ばれ、２０１７年に発表されたこの技術は、自然言語処理の世界に大きな変化をもたらしました。この技術は、文章全体を一度に捉えることで、従来の方法よりも高速な処理を可能にしました。さらに、単語同士の関係性もより深く理解できるようになったため、文章のより正確な分析が可能になりました。これにより、機械翻訳や文章要約、質問応答など、様々な分野で精度の高い処理ができるようになりました。まるで、人間のように文章を理解できる機械の実現に、大きく近づいたと言えるでしょう。
2024.11.25
深層学習
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
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画像認識の革新：Vision Transformer

近ごろ、画像を機械に認識させる技術は、驚くほどの進化を遂げています。特に、人間の脳の仕組みを模倣した「深層学習」という技術が登場したことで、以前の方法よりもはるかに正確に画像を認識できるようになりました。この技術は、自動運転で周囲の状況を把握したり、医療現場で病気の診断を支援したりと、様々な分野で革新的な変化をもたらしています。 これまで、画像認識の主役は「畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）」と呼ばれる技術でした。ＣＮＮは、画像の細かい部分の特徴を捉えるのが得意で、画像に写っているものが何かを判断したり、特定の物体の位置を特定したりする作業で高い性能を示してきました。しかし、ＣＮＮには、画像全体の繋がりや背景といった情報を読み解くのが難しいという弱点がありました。例えば、テーブルの上に置かれたフォークとナイフを認識できても、それらが食事中で使われているのか、それとも片付けられた後なのかを判断するのは難しい場合がありました。 そこで、文章の意味を理解する技術で成果を上げていた「Transformer」という技術を、画像認識にも応用する試みが始まりました。「Vision Transformer（ＶｉＴ）」は、まさにこの流れを汲む、画期的な画像認識モデルです。ＶｉＴは、画像を小さなパッチに分割し、それぞれのパッチを単語のように扱って、画像全体の文脈情報を捉えることができます。これは、ＣＮＮが苦手としていた、画像の全体的な理解を可能にする画期的なアプローチです。ＶｉＴの登場により、画像認識は新たな時代へと突入し、今後さらに多くの分野で活用されることが期待されます。例えば、より高度な自動運転システムや、より精密な医療診断、そして私たちの日常生活をより便利にする様々なサービスへの応用が考えられます。 ＶｉＴは、画像認識の可能性を大きく広げる、重要な技術と言えるでしょう。
2024.11.25
深層学習
深層学習

注目機構：データの焦点を絞る

人の目は、文章を読む時、全ての文字を同じように見ているわけではありません。重要な単語やフレーズに視線を集中させ、それ以外の部分は軽く流し読みすることが多いはずです。この無意識の行動と同じように、コンピューターにも重要な情報に焦点を当てさせる技術が「注目機構」です。 注目機構は、人工知能が大量のデータの中から重要な情報を選び出すことを可能にする技術です。まるで人が文章を読むように、コンピューターもデータのどの部分に注目すべきかを学習します。すべての情報を平等に扱うのではなく、文脈に応じて重要な情報に重み付けを行います。 例えば、機械翻訳を例に考えてみましょう。「私は赤いリンゴを食べた」という日本語を英語に翻訳する場合、「赤い」という単語は「リンゴ」を修飾する重要な情報です。注目機構は、「赤い」と「リンゴ」の関係性を重視することで、より正確な翻訳「I ate a red apple.」を生成することができます。もし注目機構がない場合、「I ate an apple red.」といった不自然な翻訳になる可能性があります。 注目機構は、翻訳だけでなく、画像認識や音声認識といった様々な分野で応用されています。画像認識では、画像のどの部分に物体が写っているかを特定する際に役立ちます。音声認識では、雑音の中から人の声を聞き分けるのに役立ちます。このように注目機構は、人工知能がより人間に近い情報処理を行うことを可能にし、様々なタスクの精度向上に貢献しているのです。大量のデータの中から本当に必要な情報を選び出すことで、より正確で効率的な処理を実現できるようになりました。
2024.11.25
深層学習
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
深層学習

画像認識の革新：AlexNet

２０１２年に開かれた大規模画像認識競技会、ILSVRC（画像ネット大規模視覚認識チャレンジ）で、アレックスネットという画像認識の仕組みが驚くほどの成果を上げました。この競技会は、膨大な画像データを集めた「画像ネット」を使って、画像認識の正確さを競うものです。アレックスネットは、他の参加者を大きく引き離して優勝しました。 それまでの画像認識技術では、なかなか到達できなかった高い精度を達成したことが、この仕組みの革新的な点です。この出来事は、まるで新しい時代が始まったことを告げるかのような、画期的な出来事でした。アレックスネットの登場以前と以後では、画像認識の研究は大きく変わりました。それまでのやり方では考えられないほどの正確さで画像を認識できるようになったことで、多くの研究者がこの新しい技術に注目し、研究を進めるようになりました。 アレックスネットの成功の鍵は、深層学習（ディープラーニング）という技術です。これは、人間の脳の仕組みをまねた学習方法で、コンピュータに大量のデータを読み込ませることで、複雑なパターンを認識できるようにするものです。アレックスネットは、この深層学習を画像認識に適用することで、従来の方法では不可能だった高い精度を実現しました。この成果は、深層学習の可能性を世界中に知らしめることになり、その後の深層学習ブームの火付け役となりました。 アレックスネットの登場は、画像認識の世界に革命を起こし、様々な分野への応用への道を開きました。現在では、自動運転技術や医療画像診断、顔認証システムなど、多くの分野で深層学習に基づく画像認識技術が活用されています。アレックスネットは、まさに現代の画像認識技術の礎を築いた、重要な技術と言えるでしょう。
2024.11.25
深層学習
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注目機構：データの焦点を絞る革新技術

人間の目は、視界に入るすべての情報を均等に処理するのではなく、重要な情報に意識を集中させています。例えば、雑踏の中で友人を探すとき、私たちは一人ひとりの顔にではなく、友人の特徴に意識を集中させます。この、必要な情報に選択的に焦点を当てる能力を「注意」と呼びます。注目機構は、まさにこの人間の注意の働きを模倣した技術です。 膨大なデータの中から、どの情報が重要かを判断し、その情報に重点を置いて処理を行います。具体的には、入力データの各部分に「重み」を割り当てます。重要な情報には高い重みを、そうでない情報には低い重みを付けることで、重要な情報が強調されます。これは、まるでスポットライトを当てるように、必要な情報のみを明るく照らし出し、不要な情報を暗くすることで、情報の取捨選択を実現していると言えるでしょう。 例えば、画像に写る犬の種類を判別するシステムを考えてみましょう。注目機構を用いない場合、システムは画像全体を均等に見て判断します。しかし、背景に木や建物などが写っている場合、それらの情報がノイズとなり、正確な判断を妨げる可能性があります。一方、注目機構を用いた場合、システムは犬の姿に焦点を当て、その特徴を重点的に分析します。背景の情報はあまり重視されないため、より正確に犬種を判別できるようになります。 このように、注目機構はデータのどの部分を重視するかを自動的に判断し、効率的かつ正確な情報処理を可能にします。この技術は、画像認識だけでなく、文章の翻訳や要約、音声認識など、様々な分野で革新的な進歩をもたらしています。
2024.11.25
深層学習
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画像認識の鍵、局所結合構造

画像を認識する技術で、近年大きな成果を上げているものに畳み込みニューラルネットワークというものがあります。この技術の重要な仕組みの一つに、局所結合構造というものがあります。これは、画像の全体を一度に見るのではなく、一部分ずつ見ていくという考え方です。 たとえば、一枚の絵を見ているとしましょう。人間の目は、絵全体をぼんやりと見るだけでなく、細部まで細かく見ていきますよね。一部分に注目して、それが何なのかを判断し、次に別の部分を見て、全体像を把握していくのです。局所結合構造もこれと同じように、画像を小さな一部分ずつ見ていくことで、画像の内容を理解しようとします。 具体的には、畳み込みニューラルネットワークでは「フィルター」と呼ばれる小さな窓のようなものを使います。このフィルターを画像の上に置き、フィルターを通して見える一部分の画像とフィルターの値を掛け合わせて、その合計を計算します。この計算によって、その部分の特徴が抽出されます。次に、フィルターを少しずらして、また同じ計算を行います。これを繰り返すことで、画像全体の特徴を捉えていくのです。 一部分ずつ見ていくこの方法には、二つの大きな利点があります。一つは、計算の量を減らすことができるということです。全体を一度に計算するよりも、一部分ずつ計算する方が、計算が簡単になります。もう一つは、画像の中に含まれる模様や形の特徴を捉えやすいということです。たとえば、顔の画像を認識する場合、目や鼻、口といった部分的な特徴を捉えることで、それが顔であると判断することができます。局所結合構造は、このような部分的な特徴を効率的に捉えることができるため、画像認識に非常に役立つのです。
2024.11.25
深層学習
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
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

近年の画像認識技術の進歩は目覚ましく、特に畳み込みニューラルネットワーク（略して畳み込みニューラル網）はその中心的な役割を担っています。畳み込みニューラル網は、画像の持つ特徴を捉える畳み込み層と、捉えた特徴をより抽象的な情報へと変換するプーリング層を交互に積み重ねる構造を持ち、この構造によって、物体認識や画像分類といった作業において高い性能を示します。 従来の畳み込みニューラル網では、ネットワークの最終層に全結合層と呼ばれる層が用いられていました。この全結合層は、入力画像全体の特徴を一つのベクトルにまとめる働きをするため、画像中の位置に関する情報が失われてしまうという欠点がありました。例えば、猫が画像のどこに写っているかという情報は、全結合層を通すことで分からなくなってしまいます。 この問題を解決するために考案されたのが、全結合層を完全に排除し、畳み込み層のみで構成された「全畳み込みネットワーク」略して全畳み込み網です。全畳み込み網は、画像のそれぞれの小さな区画（画素）に対して、それが何であるかを予測する、言い換えれば画像の各部分にラベルを付ける「意味分割」と呼ばれる作業に特化しています。 全畳み込み網を用いることで、位置情報を保持したまま画像解析を行うことが可能になります。例えば、猫の画像を入力すると、猫の輪郭に沿って「猫」というラベルが付けられます。このように、全畳み込み網は、画像のどの部分が何であるかを詳細に理解するための強力な手法であり、自動運転や医療画像診断など、様々な分野への応用が期待されています。
2024.11.25
深層学習
深層学習

高速物体検出：Fast R-CNN

近ごろ、機械にものを見分ける力をつける研究がとても盛んです。写真や動画に写っているものを認識して、それが何で、どこにあるのかを正確に特定する技術は「もの体の検出」と呼ばれています。この技術は、自動で車を走らせる、街を見守る、病院で病気を見つけるなど、様々な場面で使われています。しかし、正確にものを見分けるには、とてもたくさんの計算が必要で、時間がかかってしまうという問題がありました。そこで登場したのが「速い領域畳み込みニューラルネットワーク」、略して「速い領域たたみこみ神経網」という技術です。これは、従来の「領域たたみこみ神経網」という技術を改良したもので、処理速度を飛躍的に向上させました。 従来の「領域たたみこみ神経網」では、まず写真の中から、ものがありそうな場所をたくさん見つけ出し、それぞれの場所について、それが何なのかを判断していました。このため、同じものを何度も調べることになり、無駄な時間がかかっていました。「速い領域たたみこみ神経網」では、まず写真全体を一度だけ見て、ものがありそうな場所を大まかに特定します。そして、全体像から一度に判断することで、同じ場所を何度も調べる手間を省き、処理を速くしました。 「速い領域たたみこみ神経網」の登場は、もの体の検出技術を大きく進歩させました。処理速度が向上したことで、これまで難しかった動画のリアルタイム処理も可能になり、応用範囲がさらに広がりました。例えば、自動運転では、周りの状況を素早く正確に把握することが重要です。「速い領域たたみこみ神経網」によって、歩行者や他の車を素早く検出し、安全な運転を支援することができるようになりました。また、防犯カメラの映像から不審者を自動的に見つける、工場で不良品を検査するなど、様々な分野で活用が進んでいます。今後も、更なる高速化・高精度化の研究が進み、私たちの生活をより便利で安全なものにしていくと期待されています。
2024.11.25
深層学習
深層学習

Faster R-CNN：物体検出の進化

近年の計算機視覚の進歩において、物体の位置や種類を特定する物体検出技術は欠かせないものとなっています。自動運転技術では、周囲の車や歩行者、信号などを瞬時に見つける必要がありますし、監視システムでは不審な人物や物を素早く検知することが求められます。また、画像検索では、入力された画像の中に写っている物体を正確に認識することで、より的確な検索結果を表示することができます。 このような物体検出技術の中でも、「より速く」「より正確に」物体を検出する方法が常に求められており、その要求に応える技術の一つとしてFaster R-CNNが登場しました。従来の物体検出技術は、処理に時間がかかることが大きな課題でした。例えば、一枚の画像から物体を検出するのに数秒かかることも珍しくなく、リアルタイムでの処理は困難でした。これは、動画のように連続した画像から物体を検出する必要がある用途では、大きな制約となっていました。 Faster R-CNNは、この処理速度の問題を大幅に改善し、ほぼ即座に物体を検出することを可能にしました。この技術革新の鍵は、二つの段階に分かれていた物体検出手順を一つのネットワークに統合した点にあります。従来の手法では、まず画像の中から物体がありそうな場所を大まかに特定し、次にその場所の詳細な分析を行い、物体の種類を判別していました。Faster R-CNNでは、これらの処理を一つのネットワークで同時に行うことで、処理速度を飛躍的に向上させました。 Faster R-CNNの登場により、リアルタイムに近い速度での物体検出が可能になったことで、物体検出技術の応用範囲は大きく広がりました。例えば、自動運転技術においては、周囲の状況を瞬時に把握し、より安全な運転を実現するために欠かせない技術となっています。また、製造現場では、製品の欠陥を自動的に検出するなど、様々な分野で活用が進んでいます。今後も、更なる高速化・高精度化が期待される物体検出技術は、私たちの生活をより便利で安全なものにするための重要な役割を担っていくことでしょう。
2024.11.25
深層学習