ディープラーニングにおけるコンピュータービジョンとは？

What is computer vision in deep learning? は、公開されたエビデンスがインターネットインフラストラクチャ、ガバナンス、運用依存関係、または市場の可視性に関連しているため、BTW Media によってプロファイルされています。

• コンピュータービジョンは、機械が周囲の環境の視覚情報を解釈・理解することを可能にする人工知能の一分野です。
• これにより、人間が目で行うように、コンピューターがデジタル画像やビデオを通じて世界を知覚できます。
• 高度なアルゴリズムと深層学習モデルを活用することで、コンピューターは物体を認識し、パターンを検出し、視覚データに基づいてインテリジェントな決定を下すことができます。

コンピュータービジョン（CV）は、機械が画像やビデオの内容を理解する方法の研究です。視覚データの特定の要素を分析することで、コンピュータービジョンアルゴリズムは予測や意思決定のタスクを可能にします。

深層学習は現在、コンピュータービジョンの主要なアプローチです。この記事では、深層学習のコンピュータービジョンにおけるさまざまな応用を検討し、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の利点に焦点を当てます。CNN は層構造を提供し、ニューラルネットワークが画像の最も重要な特徴を識別できるようにすることで、分析の精度と効率を向上させます。

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コンピュータービジョンとは？

コンピュータービジョンは機械学習のサブセットであり、画像やビデオの解釈と理解に焦点を当て、コンピューターが「見る」ことを可能にし、人間のような視覚タスクを実行します。

コンピュータービジョンモデルは、トレーニング中に学習した特徴とコンテキストを特定することで視覚データを分析するように設計されています。この能力により、モデルは画像やビデオを解釈し、その知識を予測や意思決定のプロセスに応用できます。

どちらも視覚データを扱いますが、画像処理とコンピュータービジョンを区別することが重要です。画像処理は、明るさや解像度の調整、機密詳細のぼかし、切り抜きなど、画像を変更または強調して新しい結果を生成するものです。コンピュータービジョンとは異なり、画像処理は必ずしも内容の識別を伴いません。

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深層学習の役割

深層学習は機械学習のサブセットであり、より正確で効率的な画像分析を可能にすることでコンピュータービジョンに革命をもたらしました。深層学習の中心には、人間の脳にヒントを得た相互接続されたノードの複雑なネットワークである人工ニューラルネットワークがあります。これらのニューラルネットワークは、大規模なデータセットでトレーニングされ、明示的なプログラミングなしで生の画像データから複雑なパターンや特徴を直接学習します。

コンピュータービジョンにおける深層学習の利用

深層学習技術の発展により、より正確で複雑なコンピュータービジョンモデルの作成が可能になりました。これらの技術が発展するにつれて、コンピュータービジョンアプリケーションの統合はますます有用になっています。以下に、深層学習がコンピュータービジョンを改善するために使用されるいくつかの方法を示します。

物体検出

コンピュータービジョン技術によって実行される物体検出には、一般的に 2 つのタイプがあります。2 段階物体検出の第一段階では、領域提案ネットワーク（RPN）が必要で、重要な物体を含む可能性のある候補領域を多数提供します。第二段階では、領域提案をニューラル分類アーキテクチャに渡します。通常は RCNN ベースの階層的グループ化アルゴリズム、または Fast RCNN の関心領域（ROI）プーリングです。これらのアプローチは非常に正確ですが、非常に遅くなることがあります。

リアルタイムの物体検出の必要性から、YOLO、SSD、RetinaNetなどの 1 段階物体検出アーキテクチャが登場しました。これらは検出と分類の段階を組み合わせ、バウンディングボックスの予測を回帰します。各バウンディングボックスはわずかな座標で表され、検出と分類の段階の組み合わせが容易になり、処理が高速化されます。

物体の位置特定と検出

画像の位置特定は、画像内の物体の位置を特定することで、通常はバウンディングボックスで示します。物体検出はこれに基づき、物体の位置特定だけでなく分類も行います。このタスクは畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に大きく依存します。

物体の位置特定と検出は、複雑なシーン内の多数の物体を識別するために不可欠であり、医用診断画像の解釈などのアプリケーションを可能にします。

セマンティックセグメンテーション

セマンティックセグメンテーションは、物体セグメンテーションとも呼ばれ、個々の物体に関連付けられたピクセルを正確に識別することで、バウンディングボックスの必要性を排除し、物体検出とは異なります。このアプローチにより、画像内の物体をより正確に区切ることができます。

セマンティックセグメンテーションは通常、全畳み込みネットワーク（FCN）または U-Net を使用して実装されます。

セマンティックセグメンテーションの普及している応用例は、自動運転車のトレーニングです。この技術により、研究者は物体の境界が正確に定義された道路や高速道路の画像を使用でき、自律ナビゲーションシステムの堅牢なトレーニングを容易にします。

姿勢推定

姿勢推定は、人物や物体の画像内の関節の位置と、その配置が示すものを決定するための手法です。2D 画像と 3D 画像で使用できます。姿勢推定に使用される主要なアーキテクチャは、CNN に基づく PoseNet です。

姿勢推定は、画像内で体の部位がどこに現れるかを判断し、人物のリアルな姿勢や動きを生成するために使用できます。多くの場合、この機能は拡張現実、ロボット工学による動きの再現、または歩行分析に使用されます。