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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

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