AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でも広角カメラ、いわゆるフィッシュアイカメラを使おうという話が出ましてね。広く撮れて便利らしいんですが、部下からモデルの精度が落ちると言われて困っています。これはどういう問題なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！フィッシュアイは視野が広い代わりに、画像の端で対象がぐにゃっと歪むんですよ。これが原因で、AIモデルが同じモノを違うものと誤認識しやすくなるんです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
なるほど。要するに広く撮れるけれども歪みで正確に認識できない、という話ですか。それをどうやって改善するんですか。
簡単に言うと、歪みの程度もラベルの一部として学習させる手法です。論文は歪みを中心からの距離でクラス化し、意味（セマンティック）ラベルと一緒に埋め込み空間を作り込んでいます。要点は三つありますよ。まず歪みを明示的に扱う。次に歪みと意味を同時に距離で近づける。最後にその表現を検出タスクへ転用する、です。
ちょっと待ってください。これって要するに同じ物体でも、中心に近いものと端にあるものは別扱いで学ばせるということですか？それだと学習データが増えるんじゃないですか。
良い指摘です。学習データが単純に倍増するわけではなく、既存データに“歪みクラス”という付加情報を付けて、対照学習（contrastive learning）風の損失関数で近づけるだけで済むんです。現場でのコストは思っているほど大きくありませんよ。
投資対効果（ROI）が気になります。実際にどれくらい精度が上がるものですか。現場で導入する価値はあるのでしょうか。
報告では平均適合率（mean average precision、mAP）で最大1.1%改善、通常の検出手法比で約0.6%の改善が見られました。数字としては控えめですが、製造現場の欠検出や誤検出を減らすには意味ある改善です。ポイントは短期間で追加のアノテーションコストを抑えつつ安定した効果を得られる点です。
現場に落とし込む際の手順はどのようになりますか。うちの現場はカメラ位置が固定で、部署ごとに設置状況が微妙に違います。
導入手順はシンプルです。まず既存画像から中心距離に基づく歪みクラスを自動付与します。次にその情報を用いてバックボーンを対照的に学習させます。最後に検出タスクでファインチューニングするだけで、カメラ設置差には比較的強い表現が得られます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。私の言葉でまとめると、フィッシュアイ特有の「歪み」をラベルに加えて学習させれば、同じ物体でも位置による見え方の違いをモデルが理解できるようになり、検出精度が上がるということですね。これなら現場でも試せそうです。
