AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近部下から「画像の複数ラベルをAIで一気に判定できる」と聞きましたが、どんな研究が進んでいるんでしょうか。うちの現場でも使えるものなのかを知りたいのです。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回説明するのは、画像から複数のラベル（たとえば“車”と“人”が同時に写っているようなケース）を同時に予測する手法です。
田中専務
うちの工場だと「異物混入」と「不良品種」が同時に起きることがあります。要するに、こうした複数事象を一度に判別するということですか？
AIメンター拓海
その通りです。ここで重要なのは二点あります。一つ目はRecurrent Neural Network (RNN、再帰型ニューラルネットワーク)を使ってラベル間の関係を学ぶ点、二つ目はvisual attention (視覚的注意機構)で画像のどの領域が各ラベルに対応するか注目する点です。
田中専務
ただ、聞いたところでは従来の方法だとラベルの「順番」を決めて学習しなければならないと聞きました。それだと現場では順序がバラバラで困りそうに思えますが。
AIメンター拓海
素晴らしい指摘ですね！従来のCNN-RNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク＋RNN）だと学習時にラベルの順序を指定する必要があり、その順序が最適でないと性能が落ちるリスクがありました。今回の手法はその問題を解消するために
監修者
阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授
論文研究シリーズ
AI技術革新 - 人気記事
PCも苦手だった私が
