AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近「少数ショットで細かいものを数える」って論文が話題だと聞きましたが、うちの現場でも使えますか。正直、ピーマンと万願寺唐辛子の区別なんて機械でできるのかと疑っています。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは「何を数えないかを学ぶ（Learning What NOT to Count）」という考え方で、似た者同士の中から特定の仲間だけを数える話ですよ。要点は三つだけ抑えれば導入イメージが見えますよ。
田中専務
三つ、ですか。教えてください。まず費用面で知りたい。いきなり大量の撮影やラベリングを外注する余裕はありません。
AIメンター拓海
まず一点目はコスト削減です。手作業の注釈（ラベリング）をほとんど不要にする設計なので、外注のラベリング費用を大きく抑えられるんですよ。二点目は合成データ（synthetic data）の活用で現場画像を大量に模擬生成する点、三点目は既存の数え上げモデルを注意（attention）マップでガイドする点です。
田中専務
合成データで本当に区別できるのですか。うちの畑では似た種類が混ざることが多くて、本物の写真で学ばせないと間違うのではないかと不安です。
AIメンター拓海
ここは重要なポイントです。合成データは拡散モデル（Diffusion models, DM, 拡散モデル）のような生成モデルを用い、実際の撮影環境に近い「群れた」シーンをたくさん作るのです。実物写真が少なくても、細かい見た目の違いを学ばせるための擬似ラベル付きデータを大量に用意できますよ。
田中専務
