・ディープラーニングについて

オリンパスのEM1Xがついに
デジタル一眼としてディープラーニングを用いた
AFを実装してきました。

ディープラーニングについては以前の記事にも記載。

ぱっと、単語だけを見ると、
カメラを使っていくうちにどんどん賢くなっていくのかと思う方もいますが
この記事を書いている現状では、そこまでの性能はありません。
予めメーカが学習させたモデルを使って
判断しているに過ぎません。

具体的にどんなことをやっているのかを簡単に説明します。
例えば、飛行機にAFをあわせる機能の場合。

大量の飛行機の画像と、
画像の中でどこに飛行機がいるかの情報(アノテーションという)
を用意します。

上の写真の飛行機は過去に撮影したものから探しました。

枠(バウンディングボックス)もつけました。
これが正解データです。
認識率をどこまで求めるかにもよりますが
数万枚の画像が必要です。

ただし、人間でも飛行機と判断できないような
微妙な画像だと、余計なことを覚えてしまうので
そういった画像は除外します。

空に飛んでいるのは飛行機？鳥？

適切な画像を教師データとして学習させることで

人間のように飛行機を認識することができるようになります。

カメラで実際に飛行機を撮影するときに、
飛行機がプレビュー画面でどこにいるかわかれば
あとはそこにピントを合わせるだけ。

このように、ディープラーニングでは
大量の画像データとラベル付き情報が必要になってきます。
その点で、Googleのようなbigデータを扱う会社は
大量の画像をすでに持っているので有利です。

にほんブログ村