AIBR プレミアム
拓海先生、最近「オープンボキャブラリー3D物体検出」という言葉を聞きましたが、正直何が変わるのかよく分かりません。現場への投資価値はあるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く結論から言うと、今回の研究は「知らない種類の物体も現場で見つけて名前を付けられる」ようにする技術です。一緒に段階を追って説明しますよ。
「知らない物体を見つける」とは、うちの工場で使えるという解釈で合っていますか。例えば新しい部品が増えてもすぐ検知できますか。
できますよ。身近な例で言うと、倉庫に初めて来た箱を「箱A」とだけでなく、その形や画像情報を使って既知カテゴリ以外の箱を見つけ、後で名前を合わせる仕組みです。要点は三つあります、簡単に説明しますね。
その三つの要点を具体的に教えてください。現場の手間やコスト感も知りたいです。
素晴らしい着眼点ですね！三つは、まず3Dの形（ボックス）情報を使って未知物体の候補を見つけること、次に2D画像と言葉の大きなデータでその候補の意味を推定すること、最後にそれらを同時に学ばせて精度を高めることです。投資対効果では初期データ収集と統合のコストが主な掛かりどころです。
なるほど。でも要するに、現場の3Dスキャンで拾った形とカメラ画像の意味を結び付けて、名前をつけられるようにする、ということですか？これって要するに既存のAIと何が違うのですか。
素晴らしい着眼点ですね！既存は多くが「決まったカテゴリだけを探す」しかできませんが、この研究はカテゴリが限られている状況でも未知のカテゴリを発見し、クロスモーダルでラベルを作る点が新しいのです。端的に言えば、見つける力と名前を付ける力を同時に育てることが違いです。
現場導入で気になるのは安全性と誤検知です。誤って重要な部品を見逃したら困りますが、その点はどう担保されますか。
大丈夫ですよ。一緒にやれば必ずできますよ。実務ではしきい値を厳しくして「要確認」にする運用が現実的ですし、初めは人が確認するフローを残すことで安全性を担保できます。段階的に自動化していく運用設計が鍵です。
分かりました。要点を一度、私の言葉で整理していいですか。まずは「3Dで候補を見つけ、2Dと言葉で意味を合わせ、人が確認しながら精度を上げる」という流れで進めるということですね。
そのとおりです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は記事本文で仕組みと実験結果を順を追って説明しますね。
