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2022年8月 3日 (水)

・その失敗写真、重要なデータかも?

近年、デジタルカメラの領域でもAI(DeepLearning)を用いた機能が
トレンドとなっています。

DeepLearningについては過去の記事にも仕組みを書きましたが
実現するためには大量の画像データが必要になります。


例として、飛行機を検出し、そこにAFを合わせ続けるというAIを考えてみましょう。

Resize181487

飛行機を認識するためには、
AIに「飛行機はこういうものだ」ということを教えなければいけません。
そのためには飛行機の画像をたくさん用意する必要があります。

Resize181489

このような画像群を用意すると、AIは
「水色じゃない高周波領域が飛行機」と認識してしまい、
下のような写真を飛行機として認識できなくなってしまう。

Resize181488

そのため、飛行機検出をするためには様々なパターンの飛行機の画像を
学習データに入れる必要があります。

様々なパターンとは、
ピントが合っていない写真や、構図がいまいちな写真、
露出が変な写真なども含みます。

完成されたきれいな飛行機写真ばかり学習させてしまうと、
ライブビュー中の構図が定まっていないときなどに
飛行機の認識性能が下がってしまいます。

なので、AIに学習させるときには
失敗写真も重要なデータになりうる可能性があります。
特にほかの人があまり撮影しない被写体とかだと貴重だったりする。

今後、画像データセット販売サイトサービスとかが出てきたら
失敗写真を含む大量のデータはとても価値が出るかもしれない。
(こういうサービスを最初に作った人が儲かる!)

 

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