コンピュータビジョンは、機械が視覚世界を解釈し理解することを可能にします。障害物を特定して回避する自動運転車から、セキュリティ用途で使用される高度な顔認識システムまで、コンピュータービジョン技術は業界を変革し、テクノロジーとの関わり方を変革しています。こうしたイノベーションの核心には、画像分類と物体検出という重要な違いがあります。これら 2 つの AI 主導のアプローチの主な違いを理解することは、特定のアプリケーションに最適なアプローチを判断する上で不可欠です。
ここでは、画像分類とオブジェクト検出の違いについて説明します。これらのテクノロジーがどのように機能するか、その技術的基礎、AI モデルやプロジェクトの要求に基づいてデータラベリングを行う際にこれらのテクノロジーを選択する方法を見ていきます。
重要なポイント
- 画像分類は、画像全体を分類し、特定のオブジェクトが存在するかどうかに基づいてラベルを割り当てることに重点を置いています。
- オブジェクト検出は、オブジェクトを識別するだけでなく、画像内の位置をピンポイントで特定できるため、単純な分類よりも高度なプロセスになります。
- 通常、画像分類に必要な計算リソースは少なくなりますが、オブジェクト検出はより複雑で、複数のオブジェクトの位置を特定する必要があり、より高い計算能力が要求されます。
- どちらの手法もディープラーニングの基礎を共有しており、ビジュアルデータの処理を自動化するために不可欠です。
画像分類の定義
画像分類は、コンピュータビジョンの基本的なタスクの1つです。これには、画像内に特定のオブジェクトが存在するかどうかを判断し、それに応じてクラスラベルを割り当てることが含まれます。画像分類の主な機能は、画像全体を見て、あらかじめ定義されたラベルに基づいて分類することです。たとえば、AI 画像分類モデルでは、画像に犬、猫、木のどれが含まれているかを判断できますが、画像内のオブジェクトの特定の位置は考慮されません。
このプロセスはオブジェクトの分類に不可欠であり、システムが画像内のさまざまな要素を効果的に認識して分類できるようにします。 画像注釈 このプロセスでは、モデルを正確にトレーニングするために画像にラベルを付ける必要があるため、重要な役割を果たします。画像分類は、医療画像処理からソーシャルメディアプラットフォームでの自動タグ付けまで、さまざまな用途に使用されています。自動画像解釈の需要が高まるにつれ、画像分類手法はより高度になり、複数のドメインにわたる高精度な分類が可能になっています。
画像分類の仕組み
画像分類のプロセスにはいくつかの技術的ステップがあり、その中核となるのは特徴抽出です。特徴抽出は、あるオブジェクトを別のオブジェクトと区別するのに役立つエッジ、シェイプ、テクスチャ、色など、画像の主要な属性を識別します。抽出されたこれらの特徴は機械学習アルゴリズム (通常は畳み込みニューラルネットワーク (CNN)) に渡され、画像分類タスクに非常に効果的であることが証明されています。
CNN は階層構造をキャプチャできるため、ビジュアルデータの分析に特に適しています 画像の構造、より複雑な形状やパターンに進む前に、エッジなどの低レベルの特徴を認識します。たとえば、医療 AI システムでは、CNN は最初に臓器の輪郭を識別し、次に正常な組織と異常な成長を区別することがあります。
画像分類に使用される一般的な CNN アーキテクチャには、ResNet、VGG、AlexNet などがあります。これらのモデルは膨大なデータセットを汎用化できるため、現実世界の困難なシナリオでも正確な予測を行うことができます。
画像分類手法の種類
データセットのサイズ、複雑さ、およびタスクの特定の目的に応じて、いくつかの画像分類手法が採用されています。
- 教師付き学習: この手法では、各画像に事前定義されたラベルが付いたラベル付きのデータセットでモデルをトレーニングします。モデルはこれらの例から学習し、目に見えない画像を一般化して分類します。
- 教師なし学習: 教師なし学習では、モデルはラベルの予備知識がなくても類似した特徴を持つ画像をクラスター化します。これは通常、ラベル付けされたデータが不足しているか、利用できない場合に使用されます。
- 転移学習: この手法は、大規模なデータセットですでにトレーニングされている CNN など、事前にトレーニングされたモデルを活用し、特定のタスクに合わせて微調整します。これにより、大規模なトレーニングデータセットの必要性が減り、トレーニング時間を大幅に短縮できます。
適切な画像分類手法の選択は、データの性質とプロジェクトの特定の要件によって異なります。たとえば、画像分類手法を検討する場合、分類画像全体を分類することに重点を置いているのか、それとも分類画像内のオブジェクトの特定の分類を特定することに重点を置いているのかを評価することが不可欠です。また、次のような特定のアプリケーションを扱う場合にも同様です。 保険データラベリング、データのコンテキストを理解することは、手法の選択に大きく影響する可能性があります。転移学習は、事前トレーニングを通じて得た事前知識をモデルに活かすことができるため、小規模なデータセットを扱う場合に好まれることがよくあります。
オブジェクト検出の定義
オブジェクト検出は、画像分類の機能を次のレベルに引き上げます。画像分類では画像に何が入っているかがわかるだけですが、 オブジェクト検出 さらに、オブジェクトが画像内のどこにあるかを特定します。オブジェクトを分類してその位置をピンポイントで特定するこの2つの機能により、オブジェクト検出は視覚データを分析するためのより複雑で強力なツールとなっています。
物体検出は、歩行者、他の車両、道路標識などの複数の物体の識別と追跡が安全なナビゲーションに不可欠な自動運転車などの用途で広く使用されています。その他の用途としては、監視システムがあります。監視システムでは、物体検出を使用して関心のある人物や物体をリアルタイムで識別して監視します。
オブジェクト検出の仕組み
オブジェクト検出モデルは、分類とローカリゼーションを組み合わせたものです。ローカリゼーションの最も一般的な手法は、検出されたオブジェクトの周囲に長方形の輪郭を描くバウンディングボックスの使用です。これらのバウンディングボックスは各オブジェクトの正確な座標を示し、システムが画像内のオブジェクトの位置を追跡できるようにします。一般的な物体検出モデルには以下が含まれます。
- YOLO (一度だけ見てください): このモデルは、リアルタイムのオブジェクト検出用に設計されています。YOLO は画像をグリッドに分割し、バウンディングボックスとクラスラベルの両方を同時に予測するので、非常に高速なオブジェクト検出が可能になります。
- SSD (シングルショット検出器): SSD は YOLO と同様にリアルタイム検出用に設計されていますが、複数のスケールでバウンディングボックスを予測して動作します。SSD は速度と効率が求められるアプリケーションで広く使用されています。
- より速い R-CNN: このモデルは、地域提案ネットワークを使用して潜在的なオブジェクトの位置を特定し、CNN を適用して予測を絞り込みます。高速の R-CNN は高精度を実現しますが、YOLO や SSD よりも高い処理能力を必要とします。
画像分類とオブジェクト検出の主な違い
画像分類とオブジェクト検出はどちらもコンピュータービジョンのAIモデルのデータのラベル付けに使用できますが、出力、複雑さ、およびリソース要件の違いを理解することが重要です。
出力タイプ
画像分類では、画像全体に単一のクラスラベルが生成され、ローカライズせずに1つ以上のオブジェクトの存在が判断されます。たとえば、AI 画像分類では、モデルは画像に猫がいるとラベル付けしても、猫が画像内のどこにいるかは示さない場合があります。
一方、オブジェクト検出では、検出された各オブジェクトのバウンディングボックス座標とともに複数のクラスラベルが提供されます。この手法は次の場合に不可欠です。 オブジェクトラベリングこれにより、モデルは画像に存在するオブジェクトだけでなく、その正確な位置も指定できます。たとえば、モデルは画像内の猫と犬を識別するだけでなく、両方の動物の正確な座標も提供できる場合があります。
複雑さとリソース要件
画像分類の計算の複雑さは、一般的にオブジェクト検出に比べて低くなります。画像分類モデルは、特に転移学習を使用する場合、比較的小さなデータセットで学習でき、必要な計算リソースも少なくて済みます。これとは対照的に、オブジェクト検出には分類と位置特定の両方が含まれるため、リソースをより大量に消費するタスクになります。
オブジェクト検出モデルをトレーニングするには、より多くのデータとより強力なハードウェア、特にGPUが必要です。これは、オブジェクト分類とバウンディングボックス予測の両方を処理する必要があるためです。オブジェクト検出モデルは複雑さが増すため、学習時間も大幅に長くなります。
自動運転などのリアルタイムアプリケーションでは、YOLOのような物体検出モデルは精度と速度のバランスをとるように最適化されており、動的な環境で複数の物体を迅速に検出できます。
画像分類とオブジェクト検出の類似点
違いはあるものの、画像分類と物体検出にはいくつかの基本原則があり、進化を続ける分野での役割が浮き彫りになっています。 コンピュータービジョン。どちらの手法も視覚データの解釈に不可欠であり、機械が人間の知覚に似た方法で画像を理解して分析できるようにします。
ビジュアル分析における統一目標
画像分類とオブジェクト検出はどちらも、視覚データを分析して解釈し、画像の内容に関する洞察を提供するように設計されています。オブジェクトの存在を判断する (画像分類) か、その正確な位置を判断する (オブジェクト検出) かにかかわらず、どちらのタスクも画像解析のプロセスを自動化し、人間の介入の必要性を減らすことを目的としています。
ディープラーニングの活用
ディープラーニングは、画像分類とオブジェクト検出の両方に不可欠です。両方のタスクの中核を成すのは畳み込みニューラルネットワーク (CNN) で、大量の視覚データから機械が学習できるようにします。これらのネットワークはデータが増えるほど改善されるため、AI 主導の画像分類と物体検出には欠かせないツールとなっています。
コンピュータビジョンへの共同貢献
画像分類と物体検出は独立して機能しますが、複雑なコンピュータービジョンシステムではしばしば一緒に使用されます。たとえば、オブジェクト検出モデルでは、まず画像内のオブジェクトの位置を特定し、次に各領域を画像分類モデルに渡してさらに改良することがあります。このコラボレーションにより、画像解析システムの精度と効率性の両方が向上し、より堅牢になります。さらに、これらの技術の統合は、画像を正確に分類し、その中のオブジェクトを適切に識別して位置特定できるようにするために、効果的なコンピュータービジョンのデータラベリングにとって非常に重要です。
画像分類とオブジェクト検出のどちらかを選択する
画像分類とオブジェクト検出のどちらを選択するかは、プロジェクトの具体的な目標と要件によって異なります。オブジェクトの位置を気にせずに画像内にオブジェクトが存在するかどうかを判断する必要がある場合は、画像分類で十分でしょう。しかし、AI モデルやアプリケーションが 1 つの画像内の複数のオブジェクトを識別して特定する必要がある場合は、オブジェクト検出の方が適しています。考慮すべき主な要素には以下が含まれます。
- データセットのサイズ: オブジェクト検出では、各オブジェクトに正確なバウンディングボックスアノテーションが必要なため、トレーニングにはより大きなデータセットが必要です。対照的に、画像分類は特定のオブジェクトをローカライズせずに画像全体のラベル付けのみに焦点を当てているため、多くの場合、より小さなデータセットを使用します。
- 必要な精度: 非常に正確な結果を得るために、オブジェクト検出はオブジェクトとその位置の両方を識別して詳細な情報を提供します。この精度は、歩行者や障害物を検出して位置を特定することで安全性を大幅に高めることができる自動運転などの用途では不可欠です。
- 計算能力: オブジェクト検出には、画像分類よりも多くの計算リソースと処理能力が必要です。複雑なアルゴリズムでは、学習と推論のための堅牢な GPU サポートが必要なため、リアルタイムアプリケーションの開発にはハードウェア機能がきわめて重要です。
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画像分類と物体検出を併用できますか？
絶対に。多くのモデルやアプリケーションでは、両方の手法を組み合わせて使用することでメリットが得られます。たとえば、物体検出では最初に画像内の複数の物体を識別し、次に画像分類を使用して分析をさらに絞り込み、それらの物体を正確に識別することができます。この組み合わせは、多くの場合、より強力な AI 主導の視覚データ処理につながります。
どの業界が画像分類を使用していますか？
画像分類は、医療画像を解析して病気を診断するうえで役立つ医療など、さまざまな業界で使用されています。小売業では、商品の分類やレコメンデーションシステムに役立ちます。自動車業界では、道路標識やその他の車両を検出する自動運転車システムに採用されています。また、顔認識や監視を目的としたセキュリティシステムにも使用されています。これらのプロセスを自動化することで、企業はAI画像分類技術を通じて効率を高め、人為的ミスを減らし、イノベーションを促進することができます。
