AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの現場でも「カメラが見えない日」に困っているんです。AIで検知しているはずの車や歩行者が曇ったり、もやがかかったりすると急に精度が落ちると部長が言ってまして。これって要するに、天候が変わると学習時と現場のデータ分布が違うから性能が落ちるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。学習に使ったきれいな画像（ソースドメイン）と実運用で出会う霞や霧のある画像（ターゲットドメイン）の分布差をドメインシフトと呼び、これが原因で性能が落ちるんですよ。大丈夫、一緒に理由と対策を整理していきますよ。
論文では天候変化に強くするために何か新しい方法を提案しているようですが、現場で投資する価値があるのか端的に教えてください。要点を3つにしてもらえますか？
もちろんです。要点は3つです。1) 既存データから人工的に霞（haze）画像を合成して学習データの多様性を上げること、2) 合成データを用いることで検出器の精度がクリーンな環境でも霞のある環境でも改善すること、3) 実装は既存の物体検出器（論文ではYOLOv4）に容易に組み込めるので費用対効果が良いこと、です。大丈夫、これなら現場導入の議論がしやすくなりますよ。
合成というのはCGで作るようなものですか。それとも実際に現場で霧を発生させて撮るのですか。コスト感が気になります。
ここが肝心なんです。論文は実際の現場で霧を作るのではなく、既存の晴れ画像から物理法則に基づく変換を加えて高品質な霞画像を合成する方法を取っています。Koschmieder’s law（コシュミーダーの法則）という見通しに関する古い物理モデルを使って、空気の透過率や大気光を模擬しているため現実味があり、カメラ条件の違いにも比較的耐性がでるんです。
これって要するに、現場で使うカメラ映像に合わせて学習データ側で天候バリエーションを増やしておけば、本番で曇っていてもAIが見つけやすくなる、ということですか？
その通りです！言い換えれば、現場で出会う『見えにくい状況』を学習時に経験させることで、モデルがそうした状況でも検出できるようになるんです。投資対効果の観点では、現地で大量のデータを集めるコストや追加センサーを導入するより、既存データの合成で頑健性を高めるほうが少ない投資で効果を得やすい、というケースが多いんですよ。
実際にどれくらい改善するのか示してもらえますか。うちの現場で効果が見込めるか判断したいんです。
論文ではYOLOv4という既存の物体検出器をベースにして合成データを混ぜて学習させたところ、ソース（きれいな画像）とターゲット（霞画像）の両方で性能向上が確認されました。具体的な数値は論文の表を参照いただきたいですが、重要なのは『一方に寄せると他方が犠牲になる』ではなく『両方の性能を押し上げる』点です。大丈夫、一緒に要点を会議資料に落とし込みましょう。
承知しました。最後に、我々の会社ですぐ試せる簡単な手順を3つのポイントでまとめてもらえますか。
はい、要点3つです。1) 現在の学習データを確認し、晴天のみが多ければ合成を検討すること、2) 合成方法はKoschmieder’s lawに基づく手法を用いて既存の学習パイプラインに組み込むこと、3) 小規模なパイロットで効果（検出率の変化）を評価し、ROIを確認してから本格導入すること。大丈夫、一緒に実行計画を作成できますよ。
分かりました。要するに、既存のカメラ映像を使って『霞のパターン』を学習時に経験させれば、実運用での誤検知や見落としを減らせるということですね。ありがとうございます、これなら部内で説明できます。
