AIBR プレミアム
拓海先生、この論文は何を示しているのですか。ウチの現場では「ImageNetで高い精度なら良いモデルだ」と聞いていましたが、それで充分なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。要点を先に3つでまとめますと、1) ImageNet精度は重要だが万能ではない、2) 同じ精度でもモデルの性質は大きく異なる、3) 使う場面に応じた評価軸が必要です、ですよ。
具体的には何が違うのですか。例えばウチの検査カメラで使うなら、どの違いを見れば良いのかが分からないのです。
良い質問です。論文は同じImageNet精度でも、ConvNet（畳み込みネットワーク）とVision Transformer（ViT、視覚用トランスフォーマー）、さらに教師あり学習（Supervised learning）とCLIP（Contrastive Language–Image Pretraining、言語と画像の対照学習）という訓練方法で得たモデルを比べています。間違い方、確信度の調整（キャリブレーション）、転移の強さなどが違うんです。
これって要するに、ImageNetで同じ点数なら全部同じというわけではなく、用途に合わせて選ばないとダメということ？投資対効果でどう判断すれば良いか迷っています。
その通りです。投資対効果の観点では、三つの判断軸を勧めます。まず現場データとの相性、次にモデルの誤りの性質、最後に運用時の信頼性（確信度の扱い）です。これを基準にプロトタイプで短期検証を回せば、無駄な投資を避けられますよ。
具体例を教えてください。例えば、うちのラインで微妙な傷の見逃しが一番の課題です。どれが向いていますか。
傷検出なら、形状に敏感で細かな変形に強い特徴を持つ方が有利です。論文ではConvNet系がデータ変換（回転やスケールなど）に対する不変性が高く、形の情報を捉えやすい傾向が示されています。一方でCLIP訓練のモデルは多様なデータから汎化する力があり、ラベル付きデータが少ない場面で力を発揮します。
なるほど。じゃあ、ImageNetの精度だけで判断すると誤った選択をすることがあると。検証はどう進めれば良いですか。
短期でできるのは、現場サンプルを使ったエラー分析、スコアの信頼度評価（キャリブレーション）、そして転移学習での微調整試験の三点です。それぞれ小さな実験を回して、運用上のメリットとコストを見積もれば投資判断ができますよ。
分かりました。これって要するに、ImageNet精度は参考情報で、本当に重要なのは現場での”合うか合わないか”ということですね。自分の言葉で一度まとめますと、ImageNetで同じ点でもモデルごとに得意・不得意が違うので、現場データでの小さな検証を基に選択する、ということで合っていますか。
まさにその通りです！素晴らしい着眼点ですね。大丈夫、一緒にプロトタイプを回せば必ず見えてきますよ。
