ビジョンモデルの歴史

コンピュータ・ビジョンとは

カメラがあなたの顔を識別し、あなたの気分を分析し、あなたの好みに合わせた商品を提案する。これはSFではなく、最新のビジョン・モデルによって可能になった現実だ。Fortune Business Insightのレポートによると、世界のコンピューター・ビジョン市場規模は2023年に203億1,000万米ドルと評価され、2024年の254億1,000万米ドルから2032年には1,757億2,000万米ドルに成長すると予測されている。

コンピュータビジョンの分野は、コンピュータが画像内の物体を検出、識別、分析することを可能にする。他のAI関連分野と同様に、コンピュータビジョンも過去数十年の間に急速な進化を遂げ、目覚ましい進歩を遂げてきた。 

コンピュータビジョンの歴史は幅広い。初期のコンピュータ・ビジョンのモデルは、単純な形状やエッジの検出が可能で、幾何学的パターンの認識や明暗の区別といった基本的なタスクに限定されることが多かった。しかし今日のモデルは、リアルタイムの物体検出、顔認識、さらには表情から感情を読み取るなどの複雑なタスクを、卓越した精度と効率で実行できる。この劇的な進歩は、計算能力、アルゴリズムの洗練度、トレーニング用の膨大なデータが利用可能になったことで、驚異的な進歩を遂げたことを浮き彫りにしている。

この記事では、コンピュータビジョンの進化における重要なマイルストーンを探ります。初期の始まりから、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の革新的なインパクトを掘り下げ、その後の重要な進歩を検証する。

コンピュータ・ビジョンの黎明期

他のAI分野と同様、コンピュータビジョンの初期の発展は、基礎研究と理論的研究から始まった。重要なマイルストーンとなったのは、ローレンス・G・ロバーツによる3次元物体認識に関する先駆的な研究で、1960年代初頭に発表された論文「Machine Perception of Three-Dimensional Solids」に記されている。彼の貢献は、この分野における将来の進歩の基礎を築いた。

最初のアルゴリズム - エッジ検出

初期のコンピュータビジョンの研究は、エッジ検出や特徴抽出などの画像処理技術に焦点を当てていた。1960年代後半に開発されたソーベル演算子のようなアルゴリズムは、画像強度の勾配を計算することによってエッジを検出する最初のもののひとつであった。

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SobelやCannyエッジ検出器のような技術は、画像内の境界を識別する上で重要な役割を果たし、これは物体の認識やシーンの理解に不可欠である。

機械学習とコンピュータビジョン

パターン認識

1970年代、コンピュータ・ビジョンの重要な分野としてパターン認識が登場した。研究者たちは画像中の形状、テクスチャ、物体を認識する方法を開発し、より複雑な視覚タスクへの道を開いた。

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パターン認識の初期の手法のひとつに、テンプレートマッチングがある。この方法は、スケール、回転、ノイズの変化に敏感であるため、限界があった。

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初期のコンピュータビジョンシステムは、当時の限られた計算能力に制約されていた。1960年代と1970年代のコンピューターは、かさばり、高価で、処理能力も限られていた。

ディープラーニングでゲームを変える

ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク

ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、コンピュータ・ビジョンの分野で極めて重要な瞬間を迎えた。これらの進歩は、コンピュータが視覚データを解釈・分析する方法を劇的に変化させ、以前は不可能と考えられていた幅広い応用を可能にした。

CNNの仕組み

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1. 畳み込み層：CNNは畳み込み層を使用する。畳み込み層はディープラーニングモデルの一種で、階層的パターンを自動的に学習することで、画像やシーケンスなどの構造化されたグリッド状のデータを処理するために設計されている。これらのフィルターは、画像上をスライドしてドット積を計算することで、エッジ、テクスチャ、色などのさまざまな特徴を検出する。各フィルターは画像内の特定のパターンを活性化し、モデルが階層的特徴を学習することを可能にする。
2. 活性化関数：コンボリューションの後、ReLU（Rectified Linear Unit）のような活性化関数は、ディープラーニングでよく使われる活性化関数で、入力が正の場合はそのまま出力し、そうでない場合はゼロを出力するため、ニューラルネットワークがデータ内の非線形関係を効率的に学習するのに役立つ。これは、ネットワークが複雑なパターンと表現を学習するのに役立つ。
3. プーリングレイヤー：プーリングレイヤーは、特徴マップの次元を削減するダウンサンプリング操作を提供し、計算コストとオーバーフィッティングを削減しながら、最も関連性の高い特徴を抽出するのに役立ちます。
4. 完全連結層：CNNの最後の層は完全連結層で、畳み込み層とプーリング層によって抽出された特徴を解釈して予測を行う。これらの層は従来のニューラル・ネットワークの層と似ている。

CNNビジョンモデルの進化

ビジョンモデルの旅は多岐にわたるが、その中でも特に注目すべきものをいくつか紹介しよう：

• LeNet（1989年）：LeNetは初期のCNNアーキテクチャの1つで、主に手書き小切手の数字認識に使われた。この成功により、より複雑なCNNの基礎が築かれ、画像処理における深層学習の可能性が証明された。
• AlexNet（2012年）：AlexNetはImageNetコンペティションで既存のモデルを大きく上回り、ディープラーニングの威力を見せつけた。このモデルは、ReLUアクティブ化、ドロップアウト、データ拡張を利用し、画像分類における新たなベンチマークを設定し、CNNへの幅広い関心を呼び起こした。
• VGGNet（2014年）：より小さい畳み込みフィルタ（3x3）を使用することで、VGGNetは画像分類タスクで印象的な結果を達成し、より高い精度を達成するためのネットワークの深さの重要性を補強した。
• ResNet（2015年）：ResNetは残差学習を導入することで、ディープネットワークの劣化問題に対処した。この技術革新により、より深いネットワークの学習が可能になり、様々なコンピュータビジョンタスクで最先端の性能を発揮するようになった。
• YOLO (You Only Look Once):YOLO は、物体検出を1つの回帰問題として捉え、1回の評価で全画像からバウンディングボックスとクラス確率を直接予測することで、物体検出に革命をもたらした。このアプローチは、前例のない速度と精度でリアルタイムの物体検出を可能にし、自律走行や 監視など、瞬時の処理を必要とするアプリケーションに適している。

コンピュータ・ビジョンの応用

ヘルスケア

コンピュータ・ビジョンの用途は数多くあります。例えば Ultralytics YOLOv8のようなビジョンモデルは、ガンや糖尿病性網膜症などの病気を検出するための医療用画像処理に利用されている。X線、MRI、CTスキャンを高精度で解析し、異常を早期に発見します。この早期発見能力により、タイムリーな介入が可能となり、患者の転帰が改善される。

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環境保全

コンピュータ・ビジョンのモデルは、野生動物の生息地から画像やビデオを分析することによって、絶滅危惧種の監視と保護に役立っている。動物の行動を識別・追跡し、個体数や移動に関するデータを提供する。この技術は、トラやゾウのような種を保護するための保護戦略や政策決定に役立っている。

ビジョンAIの助けを借りて、山火事や森林伐採といった他の環境脅威を監視し、地元当局の迅速な対応を確保することができる。

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課題と今後の方向性

ビジョンモデルはすでに大きな成果を上げているとはいえ、その複雑さと開発の難しさゆえに、継続的な研究と将来の進歩を必要とする多くの課題に直面している。

解釈可能性と説明可能性

ビジョンモデル、特にディープラーニングのモデルは、しばしば透明度の低い "ブラックボックス "とみなされる。これは、このようなモデルが非常に複雑であることに起因する。解釈可能性の欠如は、特に例えばヘルスケアのような重要なアプリケーションにおいて、信頼性と説明責任の妨げとなる。

計算要件

最先端のAIモデルの訓練と導入には、膨大な計算リソースが必要となる。これは特に視覚モデルに当てはまり、多くの場合、大量の画像やビデオデータを処理する必要がある。高解像度の画像や動画は、最もデータ量の多いトレーニング入力の1つであり、計算負荷に拍車をかけます。例えば、1枚のHD画像が数メガバイトのストレージを占有することもあり、学習プロセスにリソース集約的で時間がかかる。このため、効果的な視覚モデルの開発に関わる膨大なデータと複雑な計算を処理するために、強力なハードウェアと最適化されたコンピュータビジョンアルゴリズムが必要となる。より効率的なアーキテクチャ、モデル圧縮、GPUやTPUのようなハードウェアアクセラレータに関する研究は、ビジョンモデルの未来を前進させる重要な分野です。これらの改善は、計算負荷を軽減し、処理効率を高めることを目的としています。さらに、次のような高度な事前学習済みモデルを活用することで、大規模なトレーニングの必要性を大幅に減らすことができます。 YOLOv8を活用することで、大規模なトレーニングの必要性を大幅に削減し、開発プロセスを合理化し、効率を高めることができます。

進化し続ける風景

今日、ビジョンモデルの応用は、腫瘍検出のようなヘルスケアから、交通監視のような日常的な用途に至るまで、広範囲に及んでいる。これらの高度なモデルは、以前には想像もできなかったような精度、効率、機能の向上を実現し、数え切れないほどの産業に革新をもたらしました。技術が進歩し続けるにつれ、生活や産業の様々な側面を革新し、改善するビジョンモデルの可能性は無限に広がっています。この継続的な進化は、コンピュータビジョンの分野における継続的な研究開発の重要性を強調しています。

ビジョンAIの未来に興味がありますか？最新の進歩の詳細については、Ultralytics Docsを探索し、Ultralytics GitHubおよびYOLOv8 GitHub上のプロジェクトをチェックしてください。さらに、さまざまな業界におけるAIアプリケーションの洞察については、自動運転車と 製造業のソリューションページが特に有益な情報を提供しています。