拓海先生、最近部下から「ゼロショットって凄い技術だ」と言われまして、でも何に役立つのかイメージが湧かなくて困っています。弊社の現場に使えるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！ゼロショット技術は、訓練で見ていないカテゴリを識別できることが強みです。まずは用途のイメージを一緒に作れば、投資判断がしやすくなりますよ。
なるほど。今回読むべき論文は「AlignZeg」というものらしいのですが、要は見たことがないモノを画像の中で正しく切り分ける研究と聞きました。精度が偏るという問題があるとも。
その通りです。ポイントは「目標のズレ」を直すことです。専門用語だとObjective Misalignment（OM、目的不整合）と呼びますが、簡単に言えば学習が見慣れたクラスに偏ってしまう問題です。
これって要するに、訓練データにある品目を上手に識別するけれど、新しい品目には弱いということですか？それで実用性が落ちる、と。
その理解で問題ありません。いい確認です。AlignZegはそのズレを直すために、提案抽出、分類、そして推定後の補正という流れを改良しています。要点は三つにまとめられますよ。
三つですか。具体的にはどのような改良でしょうか。現場で使う場合、改良の度合いでコスト対効果を見積もりたいのです。
まず一つ目はマスク提案の精度向上で、視覚情報とマスク候補の相互精査を取り入れています。二つ目は汎化を意識した分類で、合成データや複数の背景プロトタイプを使い見慣れない対象への対応力を上げます。三つ目は推論時のバイアス補正で、潜在的に未学習クラスと思われる候補を選別してスコアを補正します。
なるほど。要するに、見つけ方を賢くして、見たことがないものとして扱うチャンスを作り、最後に偏りを直す仕組みを入れているという理解で良いですか。
その理解で完璧です。大事な点は三つの改良が連携して初めて効果を出す点です。投資対効果では、小さなプロトタイプでまず提案抽出と補正のみを試し、効果を見てから合成データを導入する段階的な検証が現実的です。
分かりました。まずは小さく試して効果が見えれば拡大する。ありがとうございます。では最後に私の言葉で整理してよろしいですか。
もちろんです、どうぞ。大変良いまとめになりますよ。
要するに、AlignZegは見慣れた物に偏る学習の癖を抑え、未学習の物を見つける力を高める仕組みでして、まずは小さな現場検証から始めるのが合理的、ということですね。
