AIBR プレミアム
拓海さん、最近AIの話が多くて部下から『動画解析に投資すべき』って急かされていますが、正直ピンと来ないんです。今回の論文は何を変えたんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理できますよ。要点は3つです。まず従来は画像データベースの一部分だけを使って学習していましたが、この論文は階層全体を再整理して学習に使えるようにしたんですよ。
階層を再整理、ですか。そもそも何を学習させるかが変わると、結果が変わるということですか。現場に導入するメリットがもう少し具体的だと助かります。
良い質問です。まず基礎の話をしますね。ここで言うImageNet (ImageNet、画像データベース) は大量のカテゴリと画像を持つデータの集合で、従来はその中の1,000クラスだけを使ってネットワークを学習していました。論文は全21,814クラスをどう扱うかを工夫したのです。
全クラスを使うと何が問題になるのですか。無駄が無さそうに思えますが、実務ではデータの偏りがすごく気になります。
そこが肝ですね。問題は二つあります。第一に画像数の偏り、つまりあるクラスに何千枚もある一方で、数枚しかないクラスもある。第二に過度に専門的なクラスがあることです。これらをそのまま学習に使うと、モデルが偏ったり無関係な特徴を覚えてしまうんです。
なるほど。で、これって要するにデータをまとまった箱に整理して、学習効率を上げるということですか？
その通りですよ！要点は三つだけ覚えてください。第一、階層を再編して画像数の偏りを減らす。第二、過度に専門的なクラスを統合して実務に役立つラベルにする。第三、こうして得たモデルは動画フレームから取り出す特徴が良くなり、イベント検出の精度が上がる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
実際にどれくらい効果があるのか、現場での統合コストも気になります。うちの工場で使う場合、ROIはどう測ればよいでしょうか。
投資対効果の評価もとても現実的な問いです。まずは、短期間で測れる指標を三つ設定しましょう。検出精度の改善率、導入にかかる作業時間削減、そして運用開始後の誤検出による手戻り削減です。ここから期待される効率化と人件費削減を換算すればROIの概算が出せます。
わかりました。要するに『データの整理で学習前提を整え、少ない追加投資で現場の検出精度を上げる』ということですね。自分でも説明できそうです。
