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学習時間 5時間
難易度 中級
質問投稿 不可
価格 ¥980

【深層学習】画像データの宝庫「Open Images Dataset」を使って画像解析をしてみよう!

物体検出手法「YOLOv3」と世界最大級の画像データセット「Open Images Dataset」を用いて物体検出器を作成!物体検出にて重要な技術である深層学習(ディープラーニング)についても簡単に解説。

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最終更新 2020/7
株式会社ロボケン

監視カメラ映像の分析や医療画像の解析など様々な分野で用いられる物体検出について手を動かしながら学ぶ

本教材では、物体検出について学んでいきます。物体検出は画像や映像内の特定の物体を自動で検出する手法であり、監視カメラ映像の分析や医療画像の解析等、様々な分野で用いられています。

物体検出を行うためには、大量の画像を用いてコンピュータに学習させる必要があり、その画像を用意することが困難となっています。なので、初学者が物体検出について学ぼうとしても、画像が用意できずに学習を断念するという状況が起きています。

そこで、本教材では Open Images Dataset と呼ばれる、世界最大規模の学習用画像集を用いて、物体検出器を作る方法について説明します。難しい技術についてはあえて解説せずに、初学者の方向けに作成難易度の低い物体検出器を扱っており、本教材を通して物体検出の概要を掴めるようなものとなってます。とりあえず何かしらの画像認識・機械学習手法を作ってみたいという方にオススメです。

画像認識手法の一つである物体検出とは?

物体検出(object detection)とは、画像認識手法の一つであり、画像や映像に写っている物体のカテゴリ名とその物体を含む矩形(バウンディングボックスとも呼ばれる)を出力する問題です。例をお見せした方がわかりやすいと思うので、下の図をご覧ください。検出したい物体が四角で囲われ、その物体のカテゴリ名が表示されていると思います。

イメージ

画像に対して、その画像内の物体を検出し、かつその物体を囲んだ矩形とカテゴリ名を画像に表記して出力するものを物体検出器と呼びます。

物体検出手法の応用例についていくつかお話しします。

一つは監視カメラの映像分析です。映像に写っている不審な動きをする人物を見つけたい場合、不審な人物の判別と、その人物がいる場所の特定を行う必要があるのですが、これはまさに物体検出手法が得意とする状況です。映像の確認を人手で行うと、膨大な監視映像の中から目視で対象を探すという非効率を強いられるので、自動で検出を行う物体検出手法は有益と言えます。

もうひとつの例は、医療分野における診療画像の分析です。例えば、胸部レントゲン画像から肺炎の位置を特定したい場合、同様に物体検出手法が使えます。このように様々な応用例を持つので、非常に有益な手法です。

それでは、どのように物体検出器を作るのか?

簡単に流れを説明していきます。画像に何が写っているか判別するには、まず検出対象について詳しく知る必要があります。

もしあなたがリンゴというものを知らなかったとしたら、どのようにしてリンゴを判別するでしょうか。リンゴと言われるものを大量に見て学習し、そこで見出した規則性から判別すると思います。コンピューターによる判別も同様です。

イメージ1

大量の画像データから判別したい対象の規則性を探していきます。規則性を見つけてしまえば、あとは新しい画像を判別するときに、その規則に従って見分けていけばよいのです。この規則性を見つける手法はいくつか存在するのですが、現在最も優れた手法とされているものが深層学習(ディープラーニング)と呼ばれるものです...(続きは教材にて)

本教材を通して身に付くスキル

大規模画像データを用いた学習ができるようになります。物体検出は監視カメラ映像の分析や医療画像の解析等、様々な分野で用いられているので、そのような業界にてスキルを活かすことが出来ます。

学習内容

  • 物体検出で用いる深層学習(ディープラーニング)の概要を学びます。
  • 物体検出手法YOLOv3の使い方を学びます。
  • Open Images Dataset の使い方を学びます。
  • YOLOv3と画像データを用いて物体検出器を作成します。

本教材の対象者

  • 物体検出を動かしてみたい方
  • 機械学習、画像認識関係の技術をなんとなく触りたい方
  • 機械学習用の画像を自前で用意するのが面倒くさい方

受講における必要条件

  • 何かしらのプログラミング言語を使ったことがある方
  • Linuxコマンドがわかる方

本教材に書かれていることをそのまま実行していただければ問題なく完成しますが、本教材では機械学習で主流となっているPythonを主に使用しているので、Pythonがわかるとさらに理解は深まります。

学ばないこと

本教材は物体検出器の大まかな流れを把握することを一番の目的としており、詳細技術については触れません。物体検出器の精度を上げる高度な手法についても扱いません。細かく知りたい方はご自身で調べていただければと思います。

本教材の対応バージョン

  • Python3

本教材を作成した想い

物体検出について学ぼうとしても、画像が用意できずに学習を断念するという事態がよく起きているようなので、少しでも物体検出を勉強しようとしている方々の助けになればと思っています。
※ 本教材は質問を受け付けておりませんので、予めご了承ください。

カリキュラム

Section 0 画像データの宝庫「Open Images Dataset」で画像認識をしてみよう!
  • 0-1 本教材について
  • 0-2 物体検出とは
  • 0-3 GoogleColab を使ってみよう
  • 0-4 物体検出手法 YOLOv3 を使ってみよう
  • 0-5 Open Images Dataset から画像と教師データをダウンロードしてみよう
  • 0-6 物体検出器を作ってみよう

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