ディープラーニング技術の継続的な進歩により、マシンビジョンの分野では革命的な変化が起きています。深層学習アルゴリズムは、画像とビデオの理解、特に画像分類、ターゲット検出、セマンティック セグメンテーションの 3 つの主要なタスクにおいて、前例のない結果を示しています。この記事では、深層学習アルゴリズム エンジニアの観点から、技術的なポイント、使用シナリオ、およびこれら 3 つのタスク間のつながりについて説明します。
画像の分類
画像分類は深層学習の基本的なタスクであり、画像を事前定義されたカテゴリに割り当てることを目的としています。画像分類のタスクは比較的単純です。画像内の主な内容を識別するだけでよく、オブジェクトの特定の位置を特定したりセグメント化する必要はありません。
技術的なポイント:
1. 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN): CNN は、画像分類で最も一般的に使用される深層学習モデルであり、複数の畳み込み層とプーリング層を通じて画像の特徴を抽出し、全結合層を通じて分類を実行します。
2. データの強化: モデルの一般化能力を向上させるために、通常、回転、スケーリング、トリミングなどのさまざまな変換がトレーニング データに対して実行されます。
3. モデル構造: LeNet、AlexNet から VGG、Inception、ResNet などに至るまで、モデル構造の革新も分類パフォーマンスを向上させる鍵となります。
4. 転移学習: データの量が不十分な場合、事前トレーニングされたモデルを転移学習を通じて使用し、既存の知識を転送してパフォーマンスを向上させることができます。
使用するシーン:
画像分類は、コンテンツ検索、セキュリティ監視、医療診断、自動運転などの分野で広く使用されています。たとえば、医療診断では、画像分類は X 線や MRI 画像内の異常領域の特定に役立ち、自動運転では道路上の障害物を分類できます。
物体検出
オブジェクトの検出には、画像内のオブジェクトを識別するだけでなく、通常は境界ボックスの形式で表現されるオブジェクトの位置とサイズの決定も含まれます。
技術的なポイント:
1. 2 段階の検出器: R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN などは、最初に候補領域 (領域提案) を生成し、次にこれらの領域に対して分類とバウンディング ボックス回帰を実行します。
2. シングルステージ検出器: YOLO や SSD など、単一ネットワーク内でカテゴリと境界ボックスを直接予測します。これは高速ですが、精度がある程度犠牲になる可能性があります。
3. アンカー ボックス: 検出器のパフォーマンスを向上させるために、さまざまなサイズと比率の境界ボックスを事前定義するために使用されます。
4. 非最大抑制 (NMS): 冗長な境界ボックスを削除し、最適な検出結果を保持するために使用されます。
使用するシーン:
物体検出は、ビデオ監視、無人小売、インテリジェント輸送などの分野で広く使用されています。たとえば、インテリジェント交通システムでは、ターゲット検出を使用して歩行者や車両を識別および追跡し、交通流の制御と事故防止を実現できます。
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の目的は、画像内の各ピクセルを分類し、画像内の各オブジェクトの正確な境界描写を実現することです。
技術的なポイント:
1. 完全畳み込みネットワーク (FCN): 従来の CNN の全結合層を畳み込み層に置き換え、ネットワークが任意のサイズの入力画像を受け入れ、対応するサイズのセグメンテーション マップを出力できるようにします。
2. アップサンプリングとスキップ接続: アップサンプリングとスキップ接続の構造を通じて、FCN は低レベルの詳細情報と高レベルの意味情報を組み合わせて、セグメンテーションの精度を向上させることができます。
3. セグメンテーション ネットワーク アーキテクチャ: U-Net、SegNet、DeepLab など。これらのアーキテクチャは、特別な設計を通じてセグメンテーション パフォーマンスを向上させます。
4. 条件付きランダム フィールド (CRF): セグメンテーションの詳細を最適化し、境界をより明確にするために使用される後処理ステップ。
使用するシーン:
セマンティック セグメンテーションは、医療画像分析、自動運転、ロボットの認識などに重要な用途があります。たとえば、自動運転の分野では、セマンティック セグメンテーションにより、車両が路面、歩行者、車両などをピクセル レベルで正確に識別し、安全なナビゲーションを実現できます。
画像分類、ターゲット検出、セマンティック セグメンテーションはマシン ビジョン分野におけるディープラーニングの 3 つの中心的なタスクであり、それぞれ「何が」「どこで」「特定の境界はどこにあるのか」という問題を解決します。これらのタスクはテクノロジーやアプリケーションによって異なりますが、すべて深層学習モデルの強力な特徴抽出機能に依存しています。テクノロジーが発展し続けるにつれて、これらのタスクの境界は徐々に曖昧になってきており、たとえば、オブジェクト検出とセマンティック セグメンテーションの組み合わせにより、インスタンス セグメンテーション タスクが作成されます。将来的には、アルゴリズムのさらなる革新とコンピューティングリソースの改善により、マシンビジョン分野におけるディープラーニングの応用はさらに広範囲かつ深くなるでしょう。