「Y」

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深層学習

物体検出の革新:YOLO

近年、画像を理解し解釈する技術は目覚ましい発展を遂げてきました。中でも、画像に写る物体の位置と種類を特定する「物体検出」は、自動運転や工場の自動化、防犯システムなど、様々な場面で必要不可欠な技術となっています。 従来の物体検出技術は、二段階の処理を行うのが一般的でした。まず、画像の中から物体がありそうな部分を複数選び出し、次に、それぞれの部分に何が写っているかを判断していました。この方法は精度が高い反面、処理に時間がかかるという欠点がありました。 そこで登場したのが「YOLO(You Only Look Once)」という画期的な物体検出技術です。YOLOは、名前の通り、画像をたった一度見るだけで、そこに写る物体の位置と種類を同時に特定します。従来の二段階方式とは異なり、一段階で処理を行うため、「ワンステージ」方式と呼ばれています。 YOLOの最大の特徴は、その処理速度です。従来の二段階方式と比べて、YOLOは圧倒的に速く物体を検出できます。この高速性は、動画中の物体をリアルタイムで追跡する必要がある自動運転技術などにおいて、特に重要となります。 YOLOの登場は、物体検出技術に大きな変革をもたらしました。処理速度の向上により、これまで実現が難しかったリアルタイム処理が可能となり、応用範囲が大きく広がりました。今後も更なる改良が加えられ、様々な分野で活躍していくことが期待されます。
ビジネスへの応用

鳥取県AI職員「ヤカミヒメ」

鳥取県は、全国に誇る豊かな自然や文化といった多くの魅力を持ちながら、地理的な条件から、その魅力を十分に伝えられていないという課題を抱えていました。より多くの人々に鳥取県の魅力を知ってもらうために、新たな情報発信の手法として、仮想空間を活用した情報発信という、先進的な取り組みを始めることになりました。 この取り組みの象徴として誕生したのが、AI技術を駆使した仮想職員「ヤカミヒメ」です。メタバース課に所属する職員という設定で、鳥取県の案内役を担っています。仮想空間上での活動を通して、鳥取県の観光名所や特産品、歴史や文化など、様々な情報を発信し、訪れる人々を魅力的な世界へと誘います。 ヤカミヒメは、単なる情報提供だけでなく、利用者との双方向のやり取りも可能です。仮想空間を訪れた人々は、ヤカミヒメに話しかけることで、鳥取県に関する様々な質問をすることができます。ヤカミヒメは、膨大な情報を瞬時に処理し、的確な答えを提供することで、利用者の疑問を解消します。まるで本物の職員と会話しているかのような自然な受け答えを実現しています。 この革新的な試みは、情報発信の新たな可能性を示すものと言えるでしょう。仮想職員の活用は、情報伝達の効率を高めるだけでなく、人手不足の解消にも繋がると期待されています。今後、ヤカミヒメの活躍を通して、鳥取県の魅力が世界中に広がり、多くの観光客が訪れるようになることが期待されています。また、他の自治体でも同様の取り組みが広がることで、地方創生に大きく貢献する可能性を秘めていると言えるでしょう。
深層学習

物体検出の革新:YOLO入門

近頃、機械による画像認識技術は著しい発展を遂げ、その中で対象物を識別する技術は特に重要視されています。自動運転や機械による作業、安全確認装置など、様々な場面で活用されています。ところが、高い精度で対象物を識別しようとすると、処理に多くの資源が必要となり、即座に結果を得ることが難しい状況でした。「一度だけ見る」という意味を持つ物体検出技術は、この問題を解決するために開発された画期的な技術です。これまでの対象物識別技術は、画像から対象物になりそうな部分を抜き出し、それぞれを判別するという二段階方式でした。この方法は高い精度で対象物を識別できますが、処理に時間がかかる欠点がありました。一方で、「一度だけ見る」という物体検出技術は画像全体を一度だけ見て、対象物の位置と種類を同時に予測するため、高速な対象物識別を実現します。 この技術は、画像を格子状に分割し、それぞれの格子で対象物の有無と種類、位置を予測します。従来の二段階方式とは異なり、画像全体を一度だけ解析するため、処理速度が大幅に向上します。さらに、この技術は様々な大きさや種類の対象物に対応できます。小さな対象物から大きな対象物まで、一つの技術で識別できるため、応用範囲が広く、様々な分野で活用が期待されています。 もちろん、この技術にも課題はあります。例えば、互いに重なり合った対象物や、背景に溶け込んだ対象物の識別は難しい場合があります。しかし、技術の進歩は目覚ましく、これらの課題も今後の研究開発によって克服されていくと考えられています。現在も様々な改良が加えられており、より高速で高精度な物体検出技術の実現に向けて、研究開発が進められています。この技術は、機械による画像認識技術の発展に大きく貢献し、私たちの生活をより豊かに、安全にする可能性を秘めていると言えるでしょう。