拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『この論文を参考にすれば、うちの監視カメラ映像をAIで有効活用できる』と言われたのですが、正直ピンと来ていません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を簡単にまとめます。要は『人が見ることを前提に圧縮するのではなく、AIが使うことを前提に圧縮して通信や保管を効率化する』という考えです。順を追って説明できますよ。
それはつまり、圧縮の仕方をAI向けに最適化するということですか。現場の回線やコストが気になりますが、本当に実用的なのでしょうか。
良い質問です。結論を3つに分けます。1) エンコーダは既存の標準的なコーデックを使ったままで拡張可能であり導入コストが低い。2) フレーム内のブロック単位で帯域を配分し、重要な領域を手厚くするため効率が上がる。3) 学習は事前に行うため、現場では軽量処理で済みますよ。
その『ブロック単位で帯域を配分する』というのは、具体的にはどういう操作ですか。うちの技術者はコーデックのパラメータに詳しいわけではないので、現場の実装が不安です。
わかりやすい例えで言えば、画面をタイル状に切って、各タイルごとに『どれだけキレイに残すか』を決める仕組みです。具体的にはQP（Quantization Parameter、量子化パラメータ）というエンコードの強さをタイルごとに微調整します。重要領域はQPを下げて高画質に、重要でない領域はQPを上げて圧縮率を上げます。
これって要するに、カメラ映像の中でAIが必要とする部分だけ上等にして、それ以外を節約するということ？現場でのトラブルは増えませんか。
まさにその通りです。トラブル面では3点確認すると良いです。1) 学習時のデータと現場データの差を小さくする、2) 重要度を決める基準はタスクごとに明確にする、3) 軽量な統計情報だけで判断するため現場負荷は小さい、という点です。準備をきちんとすれば現場の安定性は保てますよ。
学習というのは現場でラベル付けしたデータが必要になるのでは。手間とコストがかかるように聞こえますが、その点はどうなんでしょうか。
重要な点です。論文の手法は推論時に正解ラベルを必要としない設計です。学習時にはタスクの評価スコアを用いるため、最初はある程度のラベルや既存のAI成果物が必要になるが、その後は学習済みモデルを配布して現場は軽く使うだけで済みます。投資対効果は十分見込めますよ。
なるほど、導入は段階的にできそうですね。最後に、社内の会議で説明するときに使える要点を3つでまとめてもらえますか。
もちろんです。要点は3つです。1) 既存コーデックを活かして導入コストを抑える、2) ブロック単位で帯域配分を行いAIタスクの性能を向上させる、3) 学習はオフラインで行い、現場は軽量な処理で運用可能である、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。要するに『既存のエンコーダを壊さず、映像の中でAIに必要な部分だけを高画質にして通信と保存の効率を上げる方法』ということですね。私の言葉で言うとこんな感じです。
