Avila皆さんはどんな果物が好きですか?僕は、”ぶどう”が大好きです。一口サイズの大きさに、フルーティーな香り、そして何より口全体に広がる酸味と甘みの爽やかさは、ブドウならではだと思います。その爽やかさから、”ワイン”として古くから親しまれており、その需要と価値は世界中でも指折りと言えるでしょう。今回紹介するのは基礎研究と言うよりも、AI活用の研究事例と言えるでしょう。これまで、工業分野における異常検知やきゅうりの選別など、画像認識技術は様々なシチュエーションで活かされて来ました。パーツの形が十分に小さい誤差の範囲内で収まっている場合などがほとんどである工業分野に比べ、各個体ごとにその形や大きさが千差万別である農業分野への実用化はハードルが高いと言われています。今回は、”ぶどう”の種類を正確に識別しカウントを行う、既存モデルの組み合わせによる精度向上の提案を行なっています。“実用化”に焦点を当てた論文が、どの程度の精度を発揮できるかが注目点です。このモデルを実用化することでデータを取得が容易になれば、例えば回帰分析を用いた収穫量の予測などをより精密かつ迅速に行うことができるでしょう。新展性ぶどうをはじめとした、果物は同じ種類であっても様々な”形”、”大きさ”、”色合い”があり、完全に同じ農作物と言うものは存在しないと言えます。ぶどうやりんごなどはその”外見”が非常に似ていても品種は様々なものがあり、素人では全く見分けがつかないものも多々あります。今回は、既存モデルを新たに公開されたデータセットを用いることによる”ぶどう”の画像解析における精度向上とモデル比較を目指します。昨年日本の農家において話題になった、「きゅうりの等級識別」などの実用例もその精度に悩まされており、モデルを”完全な機械化”から”人間の手作業のサポート”へ切り替えることで実用化を行なっています。今回は、物体検出の精度向上に向けて、様々な工夫、モデルの組み合わせにより”人間を超えることを目指した識別能力の実装”を行なっている点がポイントです。今回学習した画像解析器を用いて行った、ぶどう畑におけるにおけるテストの動画がYoutube上で公開されています。動画を見ると、このクオリティで様々な果物がカウント・識別できたら便利だろうな・・・と素直に思えます。R-CNN、YOLOv2、YOLOv3′′をそれぞれ学習し、画像を識別させた出力結果を評価します。YOLOv2とYOLOv3の違いは、特徴量抽出のための畳み込みにあり、YOLOv3の方がより深いネットワークを持っており、マルチラベルの分類を行うことが可能です。データセット”WGISD”は、既存モデルにおいて認識・識別が行われたぶどうの画像が学習用データ(正解データ)として用意されています。-RCNNを、取得したぶどうのデータセットを用いて訓練し重みのアップデートを行います。Mask-RCNNにおいては、画像内の物体の識別・切り出しを行います。YOLOネットワークは、ImageNetにおいて事前学習された物を用いて、物体検出とその分類(ラベル付け)を行います。精度向上のため、SfM(Structure-from-Motion)と言う画像解析ソフトウェアを用いています。SfMは画像解析において非常に重要な基盤となる技術であり、対象を撮影した複数枚の写真から、対象の3D形状の推定を行います。実験結果となっています。ぶどうの品種別画像を各モデルを用いて画像認識を行い、それら結果を載せています。“YOLOv3′′による検出結果となっています。上記出力結果は、それぞれ正解データに非常に近い精度でセグメンテーション・ラベル付けを行なっていることが、視覚的に分かります。定量的評価は以下のようになります。F1をそれぞれ左から表しています。低い画像において0.819と全体的に高水準の識別精度を示していることが分かります。YOLOv2,v3それぞれと比較したとき3つの中で最も高い精度であることが分かりました。0.89ほどの平均パフォーマンスをあげました。この研究成果は様々な農業分野に応用が可能でしょう。同様の手法において”りんご”や”桃”、”ラズベリー”などの多種多様な果物を認識するためのデータセットさえあれば、どのような結果が得られるのか想像ができますね。各物体のカウントを行うことによる、より正確な収穫量の予測を行うことが可能です。このモデルをさらに発展させることで、識別された果物の”健康状態の把握”や、”成長度合い予測”なども可能になるかもしれません。データセットの重要性を一見することができる研究だと思います。最近、論文を読んでいく過程で、AIの活用事例がいよいよ”人間の手間を省く”段階から、”人間の能力以上の作業を行う”段階に移っていくのを感じます。今後、こう言った研究応用事例のタイプの論文はもっと増えていくと思います。実用化を踏まえた入念な評価が必要になってくるでしょう。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。