コンピュータビジョンとは？

コンピュータビジョンとは?

コンピュータビジョンのアルゴリズムは、現在、世界で最も変革的で強力なAIシステムの1つです。 コンピュータビジョンシステム は、自動運転車、ロボットのナビゲーション、顔認識システムなどに使用されています。ただし、コンピュータビジョンのアルゴリズムとは何でしょうか？どのように機能しますか？これらの質問に答えるために、コンピュータビジョンの理論、コンピュータビジョンのアルゴリズム、コンピュータビジョンシステムのアプリケーションについて深く掘り下げていきます。

コンピュータビジョンシステムの仕組み

コンピュータビジョンシステムの仕組みを十分に理解するために、まず人間が物体を認識する方法について説明しましょう。神経心理学では、物体認識の初期段階を説明するモデルが提案されており、物体の基本的な要素である形、色、奥行きが最初に脳によって解釈されるというものです。目から脳に入る信号は、物体の辺を最初に抽出し、これらの辺を組み合わせて物体の形を完成させます。
コンピュータビジョンシステムは、人間の視覚システムと同様に、物体の辺を最初に認識し、それらの辺を物体の形に結合します。大きい違いは、コンピューターが画像を数字として解釈するため、コンピュータビジョンシステムは個々のピクセルを解釈する方法が必要です。コンピュータビジョンシステムは、画像のピクセルに値を割り当て、1つのピクセル領域と別のピクセル領域の間の値の差を分析することで、辺を認識します。たとえば、画像がグレースケールの場合、値は黒（0）から白（255）までの範囲になります。隣接するピクセルの値の範囲に突然の変化が生じると、辺が認識されます。
このピクセル値の比較の基本原理は、色付きの画像でも、コンピューターがRGB色チャネルの差を比較することで実行できます。コンピュータビジョンシステムが画像を解釈するためにピクセル値を分析する方法を理解したので、コンピュータビジョンシステムのアーキテクチャを見てみましょう。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

コンピュータビジョンタスクで使用される主なAIの種類は、畳み込みニューラルネットワークに基づいています。畳み込みとは何でしょうか？
畳み込みは、ネットワークがピクセルの値の差を決定するために使用する数学的プロセスです。ピクセル値のグリッドを想像し、その上に小さいグリッドを移動させます。2番目のグリッドの下にある値がネットワークによって分析され、ネットワークは一度に少数のピクセルだけを分析しています。これは、しばしば「スライディングウィンドウ」テクニックと呼ばれます。スライディングウィンドウによって分析される値は、ネットワークによって要約され、画像の複雑さを減らし、ネットワークがパターンを抽出することを容易にします。
畳み込みニューラルネットワークは、2つの異なるセクション、畳み込みセクションと完全に接続されたセクションに分かれています。ネットワークの畳み込み層は、特徴抽出器であり、その役割は、画像内のピクセルを分析し、完全に接続されたネットワークの層がパターンを学習できる表現を形成することです。畳み込み層は、画像の低レベルの特徴である辺を抽出することから始めます。後の畳み込み層は、辺をより複雑な形に結合します。最後に、ネットワークは完全に接続された層に渡すことができる画像の辺と詳細の表現を持っていることを望みます。

画像注釈

畳み込みニューラルネットワークは、単独で画像からパターンを抽出できますが、画像を注釈付けることで、コンピュータビジョンシステムの精度を大幅に改善できます。 画像注釈 は、クラスифァイアが画像内の重要な物体を検出するのを支援するために、画像にメタデータを追加するプロセスです。画像注釈は、自動運転車やロボットを制御するなどの、高度な精度が必要なコンピュータビジョンシステムでは重要です。
画像を注釈付けてコンピュータビジョンのクラスифァイアの性能を向上させる方法は、いくつかあります。画像注釈は、ターゲット物体の辺を囲むボックスであるバウンディングボックスで行われることがよくあります。コンピューターは、ボックス内に注目してください。セマンティックセグメンテーションは、画像の各ピクセルに画像クラスを割り当てる別の種類の画像注釈です。つまり、ピクセルが「草」または「木」であると考えられる場合は、それらのクラスにラベル付けされます。このテクニックはピクセルレベルの精度を提供しますが、セマンティックセグメンテーションの注釈を作成することは、シンプルなバウンディングボックスを作成するよりも複雑で時間がかかります。他の注釈方法、such as 線や点もあります。