拓海先生、最近部下に『画像検索にAIを使おう』と言われているのですが、どこから理解すれば良いのか見当がつきません。そもそも画像の特徴ってどうやって比較するのですか？
素晴らしい着眼点ですね！画像検索の肝は『特徴量』の作り方と比較の仕方です。今日は簡単に、テンソルという考え方を使った最新手法について、要点を3つにまとめてお話ししますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
テンソルって何か聞いたことはありますが、難しそうで。経営判断に使えるレベルでの本質だけ教えてください。投資対効果が見えないと進められません。
いい質問です。端的に言うとテンソルは『多次元データの箱』です。例えば写真の特徴は縦横だけでなく、色や局所パッチ、チャネルなどで構造を持つため、単に一列に並べるよりも、その構造を保ったまま扱うと比較が正確になりますよ。要点は三つ、構造を残す、無駄を削る、計算を効率化する、です。
これって要するにテンソルの構造を活かして、検索精度を上げるということ？コストはどのくらい変わりますか。現場で使えるレベルですか？
その通りです。精度はFisher vectorsと肩を並べる結果が出ていますが、実装面ではテンソル分解の方が計算とメモリで有利になる場合があります。現場に入れる際のポイントは、まずは小さなデータセットで試してROIを示すこと、次に既存の学習済みネットワークを活用すること、最後に検索の要件を優先して設計することです。
おお、学習済みのネットワークを流用するということですね。具体的にはどのくらいの改修が必要ですか。うちの現場のエンジニアでも対応可能でしょうか。
現実的です。手順としては既存の最終畳み込み層から特徴テンソルを取り出し、それをテンソル因子分解やスパース符号化にかけるだけです。ポイントはエンジニアが新たに深い理論を学ぶ必要はなく、ライブラリやツールボックスを使って実装できる点です。大丈夫、やればできるんです。
具体的な成果例はありますか。精度の改善幅や計算時間の違いを数値で示せますか。投資するならその根拠が欲しいです。
論文では平均適合率でFisher vectorsと同等の結果を示しつつ、テンソル表現の方がメモリや計算で効率的と報告されています。ですから初期投資を抑えつつ精度を確保したい場合に有効です。要点をもう一度まとめると、既存モデルを活かす、構造を残す、効率を高める、の三点です。
分かりました。これなら段階的に導入できそうです。では社内検討用に私なりの言葉でまとめますと、テンソルを使えば特徴の関係性を壊さずに保存でき、検索精度を保ちながら計算資源を節約できるという理解でよろしいですか。私の言葉で言うとそのようになります。
