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レポート

AIで画像解析、始めました。

AIで画像解析始めました。

夏と言えば、冷やし中華。画像解析と言えば、AIですよね。
初めまして、新入社員のHです。
最近巷で「AIを使って画像解析をする!」とよく耳にしますが、実際にどのようにAIで画像解析させているかをご存知でしょうか?
「AIで画像解析をする!」となると何もかも自動でやってくれるイメージがありますが、実際はそうじゃないのです!
AIでの画像解析にも色んな方法があって、その方法ごとにAIに学習させる方法も変わるんです! まずは、それらの解析方法をご紹介しましょう。

AIを用いた画像解析の種類

AIで画像解析する際の解析方法は大きく分けて下記の3つです!

  • クラシフィケーション(classification)

     →その画像に映っているものが何か


  • ディテクション(detection)

     →対象物が何処に何個あるのか


  • セグメンテーション(segmentation)

     →対象物の形状や位置


学習の仕方・結果の出方について

詳しく説明するその前に...
人間がモノを認識するには、そのモノに対して判断基準がありますよね!
例えば、人間がこれはトマト!と認識するには、色や大きさなどの様々な判断基準があります。
AIにもそれらの判断基準を学習させてあげる必要があるんです!
それではこのビスケット画像を例にとって、学習の仕方・結果の出方についてご紹介いたしましょう!

ビスケット原画.png

クラシフィケーション
クラシフィケーションは、画像に何が映っているかを判断する解析方法です。
クラシフィケーションを和訳すると"分類"になるので、文字通り画像毎に分類するイメージです。
また、学習のさせ方ですが、この画像はチョコ!この画像はビスケット!のように画像に対して、何が映っているかを学習させます。
するとAIは、これは「ビスケット」の画像だよーと出力してくれます。

クラシフィケーション

ディテクション
ディテクションは画像のどの位置に対象物が何個あるのかを判断します。
ディテクションの凄いところは重なっていても検出してくれる点です!
最近お店の入り口などでよく見る、顔の位置から体温を計ってくれる機械も、ディテクションが用いられています。
ディテクションはこのビスケット写真のように重なりを許容して、対象を四角で囲んで学習させていきます。
解析結果も同様に対象物を四角で囲ったものが検出されます。

ディテクション

セグメンテーション
セグメンテーションは、対象物の詳細情報を判断します。
その学習のさせ方は、画像のどこに何があるのかを輪郭線を囲って学習させます。
セグメンテーションは対象物の輪郭などを細かく算出してくれますが、ディテクションのように重なっているものを許してはくれません。
ビスケットの結果画像を見てもらうと、重なっているものは1つの対象物として認識されています。

セグメンテーション

いかがでしたか?
このほかにもアノマリーディテクション(異常検出)と言った、正常な画像を学習させて、その画像に対して、解析したい画像がどれくらい違うかを検出するような解析方法もあります。
また、一般的に解析の難易度は
クラシフィケーション > ディテクション > セグメンテーション
の順に難しくなると言われています。
画像全体に犬が映っている画像を、「この画像は犬!」と判別するよりも、動物が複数映っていて、その中に犬の姿かたちを判断するほうが難しいのも感覚的にご理解いただけると思います。

まとめ

このようにAIの画像解析と言っても、目的によって様々な方法があります。
AIで画像解析をしたい!と思ったらまず、何を目的とするのかを考えるのが大事です!
次回は、実際に解析手法の一つであるディテクションを用いて解析を行います。
AIに興味のある方、画像解析を社内で検討中の方も是非ご一読ください!

多くの可能性を秘めた新しい技術ですので、AIに画像解析が皆様のお困りごとを解決するヒントになればと思います。
お気軽にご相談下さい。
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