拓海先生、最近部下が合成開口レーダーって言ってSARの話を持ってきて、船の検出にAIを使うと言うんですが、正直よく分かりません。どこから理解すればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務。まずは要点を三つに整理しますよ。SARの画像は見た目が光学画像と違い雑音が多い点、船と陸地を区別する情報が重要である点、そしてラベルが不足している点です。これらを順に噛み砕いていきますよ。
SAR画像は雑音が多いとおっしゃいましたが、具体的にはどんな苦労があるのですか。うちの現場で例えるならどんなイメージでしょう。
いい質問です。例えば工場の検査で照明が不安定だと誤検出が増えるのと同じで、SARでは波や地形、ノイズが影響して船が埋もれやすいんです。だから船だけを正しく注目させる工夫が必要なんです。
論文の話では『海と陸の分割情報』を使うって聞きましたが、それは要するに海の部分だけ注目して陸を無視するということですか。
その通りです。ただし完全に無視するのではなく、陸域に対するネットワークの注意を抑えることで誤検出を減らすということです。要点は三つ、海陸情報の獲得、注意の抑制、そして教師なしで実現する点です。
教師なし、つまりラベルがなくてもできると。うちのデータは人手でラベル付けする余裕がないので、その点は魅力的です。実装は難しいですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。やり方は分かりやすく分けると三段階です。まずデータをシーンで分ける、次に沿岸（inshore）なら簡単な二値化で海陸マスクを作る、最後にそのマスクを使ってネットワークの注意を調整します。要するに既存の手を組み合わせて使うだけなんです。
投資対効果の話をしたいのですが、これをやることでどのくらい誤検出が減るとか、見逃しが減るとか、そんな数字は期待できますか。
良い視点ですね。論文では海陸情報を入れることで陸上での誤検出が明確に減ると報告しています。投資対効果はデータ量や現場の誤検出率によりますが、ラベル作成コストを抑えつつ精度改善が見込めるので、特にラベル不足のケースで効率的です。
これって要するに、手間のかかるラベル作業を減らして、場面ごとに陸を気にしないように学習させれば、誤りが少なくなるということですか。
まさにその通りです。ポイントを三つにまとめると、教師なしでシーンを分けること、単純な二値化で海陸マスクを作ること、マスクを用いてモデルの注目を抑制することです。これで陸上の誤検出を減らしつつ、オフショアの検出を相対的に向上できますよ。
分かりました。要は現場で見たいところだけを目立つようにして、無駄なところで誤認識しないようにするということですね。自分の言葉で言うと、ラベル無しで海と陸を見分け、陸を抑えて船に集中させる技術、ですね。
