AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「NeRFが面白い」と言われるのですが、我々の現場で役に立つんでしょうか。ラベル付けが大変だと聞いて尻込みしてます。
素晴らしい着眼点ですね！NeRF（Neural Radiance Field、ニューラルラディアンスフィールド）は視点合成で強い表現力を持つ技術ですよ。今回はそれに「意味」を教える部分、セマンティック学習のラベルを少なくする工夫を扱う論文を分かりやすく説明しますね。
「意味を教える」とは、例えば工場の設備の部位ごとのラベルを学ばせるということでしょうか。それだとピクセル単位で全部付けるのは途方もないんですが。
その通りです。今回はActive Learning（AL、能動学習）という考え方で、全部にラベルを付ける代わりに「どの画素をラベル化すれば学習効率が高くなるか」を自動で選ぶ手法を評価していますよ。
なるほど。で、要するに能動学習を使えばラベル作業を半分にできると。これって要するに投資対効果が良くなるということ？
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を3つで言うと、1) 全部ラベルする必要はない、2) 賢く選べばラベル数を大きく減らせる、3) 本論文は3Dの制約を使ってさらに効率を上げる、ということです。
3Dの制約というのは現場で言えば、複数角度から見た同じ部位は同じラベルになるべき、という話ですか。それなら目視ラベルの無駄が減りそうですね。
その理解で合っていますよ。論文は単に2Dの視点でラベルを選ぶのではなく、NeRFの持つ3D再構成の性質を利用して、もっと情報量の高いサンプルを選ぼうとしています。
実務でやるときの心配は、ラベルを自動選択して現場に渡したとき、現場の負担や混乱が増えないかという点です。導入は簡単ですか？
大丈夫です。導入に際しては現場目線で三つの配慮が必要です。1) ラベル指示を分かりやすく提示する、2) 選ばれたサンプルの理由を簡潔に示す、3) 段階的に導入して効果を計測する、これで混乱は抑えられますよ。
分かりました。では試験導入したら効果はどう評価すれば良いですか？投資対効果の指標を教えてください。
良い質問ですね。評価は三段階で見ます。1) 同等の精度を達成するまでのラベル数、2) 作業時間の削減、3) 現場でのエラー削減や作業効率改善の定量的効果です。これで事業判断ができますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、要するに「全画素をラベリングする時代は終わりで、NeRFの3D情報を使った能動学習で、必要な箇所だけ効率的にラベルして現場の作業とコストを下げる」ということですね。これなら現場に提案できます。
