市販のお菓子でディープラーニングを検証

はじめまして！新入社員のYです。入社して間もない私が今回ご紹介するのは、AIを使った画像解析です。

AIといえば2015年に囲碁でAIが初めてプロ棋士に勝利したことが話題になりましたね。
でもAIって実は60年前からあるんです。60年経ってもSF映画のような人工知能でできない難しい世界です...
話が少し脱線しましたね...

話を戻して、
そんなAIは現在画像解析にも使われています！

ディープラーニングとは

AIを使った画像解析の牽引役となっているのがディープラーニングです。
これはデータから自動的に特徴を抽出できるという点で従来の機械学習とは違うのです。

分かりやすくリンゴで例えると、、

・従来の機械学習
　　リンゴは「赤い」「丸い」と機械に教える必要があった。
・ディープラーニング
　　リンゴは「赤い」「丸い」と機械が自身で学ぶ。

要するに、「これがリンゴだよ」とだけ教えればいいわけですね！

もう少し詳しく説明すると、
リンゴか否かを見分けるために、機械学習では「色」や「形」に着目するよう機械に教える必要がありました。
そのため王林のような緑のリンゴは、「これもリンゴだよ、色に着目しなさい」と機械に教えなければ赤と緑のリンゴの識別はできません。

これに対してディープラーニングは、色や形などの「目の付け所」を自身で学習して性能向上してくれます。
したがって、緑のリンゴも「これもリンゴだ」と教えれば自身で色に着目して識別してくれます。

つまり、「これはリンゴ」と教えさえすればあとはリンゴをたくさん見せてあげると、どこの着目するべきかを学習してどんどん賢くなってくれるんですね！

ディープラーニングについての記事もありますので、気になる方はコチラ↓
ディープラーニングを利用したナッツの分類、カウント

市販のビスケットでAI検出してみた

では早速AI検出について見ていきましょう
今回は市販のビスケットで特定の動物だけ検出してみます。
使用する画像はこんな感じです。


この中から形状の似ているhorse、deer、dogを検出しようと思います。

学習モデル作成

作業はコチラ！
horse、deer、dogがどれかをAIに教える作業で、
これがhorseだよ、deerだよとラベル付けをしています。
この作業をアノテーションと言います。


horseは緑、deerは青、dogは赤でラベル付けしました。
今回50枚の画像でこの学習を行いました！
学習させる画像が多いほど精度が上がるので、少ないぐらいかもしれないです。
このアノテーションがAI検出の結果に大きく影響するので、間違いなく・余計な箇所は囲わないようにする必要があります！

例えば、赤でdogとgoatを囲ってしまうと、AIはdogとgoatで犬と認識してしまいますからね、、
dog単体で犬と検出してくれなくなるかもしれません。

ちなみに、株式会社エーディーエステック様のNAITというソフトを使用しています。

アノテーションが終われば作業は終了！
いよいよAIさんに学習してもらいましょう！

気になる結果は、、

AIさんが検出した結果はコチラ


horseとdogを見事に検出してくれています！deerはないので成功です...ね...？あれ？
wolfをhorseとして検出してしまっている...
惜しい!!
頭の部分が少し似ているからかな...？

では、AIさんの学習量を増やしてみましょう！

このNAITでは教科書を読むだけ、教科書+参考書というように学習量を調節できるんです！



こちら学習量増やした結果ですが、いいですね！
horse、deer、dogを見事検出しています！
取り残し、検出ミスもありません！wolfも検出していないです(笑)

他の結果を見ても一部検出ミスがありますが、ほとんど問題なく検出できていました！
学習量を上げると成功しました！

AIによる画像解析はいかがだったでしょうか？
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