拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「熱画像の物体検出にAIを入れるべきだ」と言われまして、ただ現場ではよく分からない障害があると聞きました。具体的に何が問題になるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先にまとめると、大気乱流（atmospheric turbulence, AT）による画像歪みが、熱画像に特化した物体検出モデルの精度を大きく下げるケースがあるんですよ。大丈夫、一緒に要点を3つで整理できるんです。
「要点を3つ」ですか。投資対効果や現場導入の観点から、その3点が知りたいです。具体的にはどういう対策があるのか、実務で使える手応えはありますか。
まず1つ目は、データ増強（data augmentation, DA）で「乱流っぽい見え方」を学習時に与えると、実際の乱流下でもモデルが強くなる点です。2つ目は、複数の乱流模擬器を使って多様な乱流パターンを作ることで過学習を防げる点です。3つ目は、その対策は既存モデル（RTMDet-xやDINO-4scale、YOLOv8-xなど）に追加学習するだけで効果が出る点です。できないことはない、まだ知らないだけです、ですよ。
なるほど。これって要するに、現場のカメラで揺れやモヤが出る状況を「学習データ側で擬似的に作っておけば」、実運用でも壊れにくくなるということですか？
その通りです！大まかに言えばそのとおりで、学習段階で乱流に似たノイズや歪みを与えることで、モデルはそれらを「見慣れる」んです。現実的な導入ではリスクを減らしてROIを上げる方向に働くはずです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
導入コストはどの程度か、現場のシステムに無理なく組み込めるかが気になります。クラウドに上げるのは怖いんですが、オンプレでもできるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！現実的には二段構えで考えます。まずは既存データに乱流増強を掛けてローカルで再学習し性能改善を確認するフェーズ、次に軽量モデルや推論最適化でオンプレ実装へ移すフェーズです。これにより初期投資を抑え、効果が見えた段階で本格導入できますよ。
実際の効果はどれほど有意ですか。現場での誤検出や見落としが減るなら、保全コストや人手が減らせそうです。
研究では、乱流特有の増強を入れると検出精度が大きく向上するという結果が示されています。しかも非乱流のテストセットでも改善が見られた例があり、過剰適合を防ぎつつ全体精度を上げられるんです。投資対効果の観点ではパイロット運用で効果が確認できれば導入判断は堅くなりますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、学習段階で現場の乱れを模したデータを増やしておけば、実運用での誤検出や見落としを減らせる可能性が高く、まずは小さな実験で効果を確かめるのが合理的、ということですね。
