AIの画像処理のタスク - テックブログ

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はじめに

AIを使った画像処理には、以下に紹介するタスクがあります。また、これらのタスクを組み合わせることによって、より高度なビジネス課題の解決に役立てることができます。

画像分類

概要

画像分類は、与えられた画像を特定のクラスに分類するタスクです。例えば、与えられた画像が犬の画像であれば、その画像を犬のクラスに分類します。

詳細

画像分類は、一般的には教師あり学習の一種であり、トレーニングセットには入力画像とそれらに対応するクラスラベルが含まれています。分類器は、入力画像に対して予測されるクラスラベルを出力します。分類器は、入力画像を分類するために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用することが一般的です。

アルゴリズム

CNN、ResNet、VGG、Inceptionなどの深層学習モデルがよく使用されます。

最近の技術トレンド

最近の技術トレンドには、Transformerを用いたモデル（Vision Transformer）や、AutoMLによる自動モデル選択、最適化が含まれます。

物体検出

概要

物体検出は、画像内の物体の位置とクラスを特定するタスクです。例えば、与えられた画像内の犬の位置を特定し、犬のクラスに分類します。

物体検出は、一般的には教師あり学習の一種であり、トレーニングセットには入力画像とそれらに対応する物体の位置とクラスが含まれています。物体検出器は、入力画像内の物体の位置を特定し、それらに対応するクラスを予測します。物体検出器は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用することが一般的ですが、物体検出器は、画像全体を一度に処理するのではなく、複数の領域に分割して処理する「領域提案」の手法を使用することが一般的です。

ユースケース

自動運転、監視システム、商品判別などの分野で使用されます。

アルゴリズム

物体検出には、Faster R-CNN、処理速度が早いYOLOやSSD、Mask R-CNNなどのアルゴリズムがあります。

最近の技術トレンド

最近の技術トレンドには、Transformerを使用した物体検出器のDETR（DEtection with TRansformers）などが含まれます。

画像生成（画像変換）

概要

画像生成は、特定の入力に基づいて新しい画像を生成するタスクです。例えば、与えられたキーワードに基づいて新しい画像を生成することができます。

画像変換は、入力画像を変換して新しい画像を生成するタスクです。例えば、画像の色調を変える、スタイルを変更する、画像を拡大縮小するなどがあります。

詳細

画像生成には、教師なし学習が一般的に使用されます。入力画像に対する目標分布を学習することで、新しい画像を生成します。これは、GAN（Generative Adversarial Networks）やVAE（Variational Autoencoder）などの深層学習モデルによって実現されます。また、拡散モデル（Diffusion Models）という手法は、データにノイズを与えてノイズを除去させて復元させることを繰り返すモデル化することで、ノイズから画像生成が可能になります。

画像変換には、教師あり学習や教師なし学習が使用されます。例えば、画像翻訳（image-to-image translation）タスクでは、入力画像と出力画像のペアを使用して、変換関数を学習します。一方、スタイル変換（style transfer）タスクでは、トレーニングデータセットは必要ありません。代わりに、画像のスタイルを表現するために事前トレーニングされたモデルを使用します。