拓海先生、最近「変化検出」という話を聞くのですが、うちの現場で使えるものなのでしょうか。AIは何でも難しくて不安なのです。
素晴らしい着眼点ですね！変化検出は衛星やドローンの写真を比較して「何が変わったか」を見つける技術ですよ。大丈夫、一緒に整理していけば必ず導入できるんです。
論文を一つ見せてもらったのですが、’deep metric learning’という言葉が出てきまして。要するに何が変わったら良いのかを学習させるという理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、その通りです。’Deep Metric Learning’はピクセルや領域同士の距離の尺度を学ぶ方法で、変化があれば距離が大きく、変化なければ小さくなるように学習するんです。
でも教師データが大量に要るという話も聞きます。注釈付けやラベル付けは現実的に大変だと部下が言ってまして、そこはどうなんでしょうか。
その点がこの研究の書き換えどころです。従来は大量ラベルが必要だったが、この手法は’unsupervised’、つまり無監督で学習できるため注釈付けの負担を減らせるんです。投資対効果を考えるとコストの壁が下がる可能性があるんですよ。
それは良い。しかし現場では撮影条件がばらばらで、季節や光の違いで誤検知が多くなりがちです。実用で耐えうるのか、正直なところが知りたいです。
良い質問です。ここではソース画像の差分から局所領域を見て変化確率マップを反復的に最適化する設計になっています。色補正やランダムなデータ拡張を入れて光や色の差を吸収する工夫がなされており、従来手法よりもドメイン変化への耐性が向上しますよ。
これって要するに、現場ごとにラベルを作らなくても近い条件で動くモデルを自分で作れるということですか？
まさにその通りです。要点を3つにまとめると、無監督で学べる、局所領域と深い特徴で変化を判定する、データ拡張で光や色の差を緩和する、の3点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。ではまず試験導入をして、誤検知の傾向とコストを見て投資判断をしたいと思います。自分の言葉で言うと、無監督で変化を示す確率地図を学ばせて、現場毎に微調整できる仕組みを作る、という理解で合っていますか。
完璧です、田中専務。その理解で進めれば最短で効果が見えるはずですよ。失敗を学習のチャンスに変えながら、段階的に本番適用していきましょう。
