AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「視線予測」って論文を読めと言われまして、正直何がどう良いのかさっぱりでして。これって要するに現場で何に使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！視線予測、つまりサリエンシー(saliency)は、人がどこに注目するかを数値化する技術ですよ。それを使えば製品設計や広告の視認性、検査工程の注力ポイント設計に役立てられるんです。
なるほど。で、その論文は「DeepFeat」なる手法を提案していると聞きましたが、従来の方法とどう違うんですか。複雑ならコストも上がるのではと心配でして。
良い点は端的に三つです。第一に、学習済みの深層特徴(pre-trained deep features)をそのまま使い、追加学習をほとんど行わないため実装コストが抑えられること。第二に、下向き(bottom-up)と上向き(top-down)の両方の視覚要因を組み合わせることで性能が高まること。第三に、既存の最先端モデルと肩を並べる精度が出ていることです。
これって要するに、わざわざ大量データで再学習しなくても既存のモデルの“使える部分”を取り出して仕事に使える、ということですか。
まさにその通りですよ。難しい言葉を使うと、ResNetのような畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, CNN)から出力される中間層の特徴マップを、教師なしで活用してサリエンシーマップを作る手法です。実務的には「既存投資を最大活用する」という発想で導入コストが下げられます。
現場導入の観点で言うと、計算負荷や速度も気になります。これだと現場PCで動かせるんでしょうか。
重要な視点ですね。論文の報告ではCPUのみだと一枚のサリエンシーマップ生成に時間がかかるとされていますが、実務では二つの選択肢があります。クラウドでバッチ処理するか、GPUを用いることで現場の処理時間は大幅に短縮できます。大事なのはどのくらいのレイテンシを許容するかです。
投資対効果を考えると、ポイントはどれだけ現場の判断ミスを減らせるかです。導入したらどんな指標で改善を示せますか。
これも整理しておきましょう。第一に、ヒューマンインスペクションでの見落とし率が下がれば良い指標です。第二に、設計変更前後でのユーザー注目領域の一致度を測れば、見た目改善の効果を定量化できます。第三に、サイクルタイム短縮や不良率低減が直接的なコスト削減になります。
分かりました。自分の言葉で整理すると、「DeepFeatは、既存の学習済みネットワークの中間特徴をそのまま使い、下向きと上向きの注目要因を組み合わせることで、学習コストを抑えつつ人間の目の行きやすさを予測できる技術で、導入はクラウドかGPUの選択で現実的になる」ということですね。
