AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「OVDが良い」と聞くのですが、当社のようにサンプルが少ない現場でも本当に役立つのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず用語を押さえますよ。Open-vocabulary object detection (OVD) はテキストだけで新しいカテゴリを指定できる仕組みです。Closed-set object detection (COD) はあらかじめ学習した限られたカテゴリだけを検出する方式ですよ。
要するに、テキストで説明しやすいものはOVDが得意で、説明しづらいものはCODの方が良い、という話でしょうか？
いい質問です！そうです、研究の結論はまさにそれに近いです。ただし実務目線では判断すべき要点が三つありますよ。第一に、対象の『テキストで表現できる度合い』、第二に、利用可能な画像事前学習データ量、第三に導入コストと運用負荷です。大丈夫、一緒に整理できますよ。
その『テキストで表現できる度合い』というのをどうやって判断するのですか。現場の職人が見分ける微妙な違いは言葉で説明しにくいと感じます。
具体的には、CLIPという画像とテキストをつなぐ仕組みを使って『ゼロショット分類』がどれだけ正確かを見るんです。ゼロショット image classification は事前に学習した言葉だけで画像を分類する評価法で、これの精度が高ければテキストで表現しやすい、と判断できますよ。
なるほど。実務で言うと、うちの製品のキズや微妙な色ムラはどう判断すればいいですか。これって要するに職人の目に頼るしかないということ？
その通り、職人の目でしか言語化しにくい特徴はテキストで説明するのが難しいです。そうした場合は少数ショット物体検出(Few-shot Object Detection, FSOD) の中で、Closed-setの手法を採る方が安定することが研究で示されていますよ。
では結局、テキストで説明できるものはOVD、できないものはCODを使えばよい。コスト面も考えるとそれが現実的なのですね。
完璧です。まとめると実務で判断すべきは三点、テキスト表現性、事前学習データの量、運用コストです。さあ、一緒に現場の例でテストしてみましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私の理解を整理します。要するに、テキスト化できる特徴はOVDで効率化し、職人の目でしか表現できない微細差はCODで少数ショット学習を行う、という運用方針で間違いないですね。ありがとうございます、拓海先生。
