動画の再生障害のお知らせ:動画の一部が再生できない事象が発生しています。デジタル版(電子版)』のサービス開始を記念して、特別に誰でも閲覧できるようにしています。(ディープラーニング)が大きく成功した一分野が画像認識である。この数年で画像分類や物体検出、セグメンテーション(画素ごとにクラス分類するタスク)の精度が飛躍的に向上した。従来の画像認識技術は、SIFTやHOGなどに代表されるような専門家が設計した特徴を使い、認識を行っていた。これに対し深層学習は、特徴を学習し、特徴計算から最終的なタスク(分類、検出など)まで一貫して同時に学習できる。c)の3次元データ(白黒の場合)と考えることができる。ニューラルネットの各層はこのような3次元データから3次元データ(入力層以外はチャンネル数は任意、例えば32や512など)への変換を繰り返していき、タスクに応じた値に変換を行う。現在、深層学習による画像認識では、CNN(畳み込みニューラルネット)が広く使われている。CNNは全てのニューロン間をつなげた総結合層と比べて2つの特徴がある。1つ目は、CNNでは層間の接続が局所的であることだ。3x3、7x7といったカーネルと呼ばれる領域の全てのチャンネルと、出力の1つのチャンネルがつながっている。複数チャンネルを出力する場合は、出力チャンネル数分、このような結合がある。このつながり方は、画像では近い位置の情報が影響し合うという事前知識を使って考案されたものだ。1つの特徴は、同じ重みを画像内の違う場所で共有することだ。これは、写っているものが画像内で移動しても、その意味は大きく変わらないという、画像の移動不変性に関する事前知識を使っている。これにより、学習対象の重みのパラメータを減らすことができ、学習効率が上がるだけでなく、計算効率も上がる(必要メモリバンド幅を減らせる)。この畳み込み層を通じて、CNNに入力された画像は次第により小さく、チャンネル数が大きい画像に変換されていく。画像分類の場合、最後の層では大きさ1x1でチャンネル数は数百から数千の特徴に変換され、これを使って分類を行う。Challenge)」という画像分類コンテストの優勝チームから紹介しよう。このコンテストでは画像分類や、物体検出などのタスクがある。画像分類タスクでは、与えられた画像が1000クラスのどれに相当するかという分類問題を扱う。進化の様子が分かるように優勝チーム以下、上位5位のエラー率を付記する(表1)。タスクは主催者により毎年微妙に変えられており、精度も手法以外の工夫(ハイパーパラメータの調整や学習手法など)で変わるため、あくまで参考程度にみてほしい。Hinton氏らのSupervisionが優勝した(15.3%)。彼らは単に優勝しただけでなく、2位(26.2%)以下に大差をつけたため、世の中に深層学習の登場を鮮烈に示した。この3人はその後、深層学習の中心人物として活躍している。この時、Supervisionで使われた畳み込み層とプーリング層を交互に繰り返すニューラルネットは、開発者の名前からAlexNetと呼ばれており、現在も多くのCNNで使われる祖先のような存在となっている。ちなみにその後の研究では、プーリング層を使うと情報が落ちてしまう、または情報が偏ってしまうという問題が分かってきた。このため最近では全て畳み込み層で処理し、プーリング層は計算量削減の目的のみで使うことが多くなっている。Zeiler氏によるClarifaiが優勝した(11.7%)。Zeiler氏はニューラルネットの学習を調べるために逆畳み込み(deconvolution)を使い、ニューラルネットのモデルを最適化した。その後、逆畳み込みは画像生成やセグメンテーションでも広く使われるようになった。2014年のコンテストでは米グーグルによるGoogLeNet(6.7%)が優勝した。GoogLeNetは、Inceptionと呼ばれる異なるカーネルサイズを持つ畳み込み層を組み合わせて、次の層のチャンネルを計算するという特徴がある。他のCNNに比べて計算量を小さくできる。Zisserman氏らによるVGG(7.3%)も注目されている。VGGは3x3と1x1の畳み込み層を繰り返し、11~17層といった深いCNNを利用する。VGGは構造が非常に単純で、メモリ使用量も少ないため広く使われている。この後、グーグル、マイクロソフト、中国Baidu社の3社で最高精度の更新競争がしばらく続く。した中で、深層学習が人間による分類性能の目安の5%を切り、「機械の精度が人を超えた」とニュースになった。この5%は個人が試しに測った精度であり、人間でも一定程度の訓練をすれば3%程度は達成されるだろうといわれている。Asia(MSRA)で、152層からなるCNNを利用した(3.6%)。Netと呼ばれる層を利用することで、深い層でも学習を容易にした。Netは1000層を超える場合でも学習できることが示されている。2位のグーグルもGoogLeNetを改良してきており、恐らく統計的にはほぼ差の無い精度を達成している(3.6%)。キャプション生成など他のタスクでも成功2012年の深層学習の登場以来、毎年エラー率が半分近くに下がるということからも、深層学習による画像認識の進化がいかに急速か分かるだろう。この他の物体検出、セグメンテーション、動画分類、画像からのキャプション生成といったタスクでも、深層学習による画像認識は広く成功している。深層学習による画像認識は、産業界でも広く利用され始めている。自動車のADAS(先進運転支援システム)や自動運転における車両や人の認識、ロボットにおける物体認識などである。(データの移動を少なくする)といった工夫が多く研究されている。Infrastructureを共同創業。日経Robotics記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。プレイヤーなど各サービスの全貌、業界別の参入機会・可能性などを解説。Specialエレキあらゆるプロセスで顧客ニーズに対応セキュリティも万全な新IoT向けマイコン毎月更新。世界で戦える工場マネージャー養成講座(全2回セット)国内外を問わず工場のマネジメントを担う管理者に求められるスキルを体系的に学べる講座です。工場長や...世界で広がる自動車電源48V化の最新動向とポイントクルマの電動化が加速する中、実用化が進む自動車電源の48V化について、元トヨタ自動車で世界初の4...今後10年で倍増へ、半導体100兆円市場を制するのは誰か世界の半導体市場は、今後10年で100兆円規模に倍増する方向性が見えてきた。活用を考えているエンジニアを対象に、必要な基礎知識と深層学習の最新技術動向を解説します...工場のものづくり力を世界レベルに強化する世界で戦える工場マネージャー養成講座の第2回。産業用ロボット本体メーカーの角度から、中国ロボット市場の最新発展状況を徹底的に調査。自動車から電機、産業機械まで製造業が「世界No.1製品」をつくるために必要な開発設計プロセスの全...次世代電池2020EVから空飛ぶクルマ、IoT/センサーネットに広がる次世代電池技術を徹底解説デジタルヘルス未来戦略どの技術、どの市場を狙うのか、そして、どこと組むべきか。「デジタルヘルス」に挑むなら、今。事業戦...突き抜けるデザインマネジメント「デザインなんかで経営が変わるわけない」と思っている人にこそ読んでほしい本。