みなさんは「顔認識や物体検出、画像分類などができたら便利だな？」と思ったことはありませんか？
身近なところだと、カメラが自動で顔を検知する機能、スマートフォンのカメラが文字を検出する機能がその例です。
人間は、目で見た視覚から情報を得て、それがなんであるかを経験から判断します。
一方コンピュータにはカメラで得た情報から、読み込ませたデータを元に判断します。
この技術を「画像認識」と言います。
「画像認識」と聞くと、難しいことをしているように聞こえますよね。
しかし「画像認識」の機能は、自分で作ることができます。
では、どうやって作るのか？キノクエストに新設の「画像認識クラス」で学習することができます。
それではまず、キノクエストの「画像認識クラス」でどんなことを学習できるのか、もう少し詳しく説明します。
画像認識には様々なタスクがありますが、「画像認識クラス」ではその中でも主要なタスクである「画像分類」、「物体検出」、「セグメンテーション」に焦点を当てて学びます。
これらのタスクは、コンピュータが人間のような視覚を持つような「コンピュータビジョン」などの人工知能の分野において、広く応用されています。
また、業界問わず活用されており、機械学習エンジニアや研究者にとって不可欠なスキルと言えるでしょう。
では、画像認識の主要なタスクである「画像分類」、「物体検出」、「セグメンテーション」について、具体例で説明します。
画像分類
まずは、画像分類(ImageClassification)です。
与えられた画像がどのクラス(カテゴリー)に属するかどうかを分類するタスクで、画像認識の分野で基本的なタスクです。
例えば、犬と猫の識別や花の種類の識別などが挙げられます。
ここでは、画像分類用のデータを集めるところからはじまり、画像分類モデルを学習させ、Webアプリにデプロイするまでの一連の流れを取り扱います。
ちなみにここでいうモデルとは、例えば犬の画像データに対して「これは犬だ」と学習をする作業のことです。
物体検出
次に、物体検出(ObjectDetection)です。
物体が写っている画像を与えられたとき、それぞれの物体が画像のどこに存在するかを検出するタスクです。
例えば、監視カメラ映像から車や人の位置を特定するなどが挙げられます。動画では画像に映っている人を検出して、人がいる場所をボックスで囲んで結果を表示させています。
ここでは、物体検出用データを集め、さらにそれらの画像に対してラベル付けを行い、ラベル付けしたデータセットを用いて物体検出モデルを作成し、Webアプリとして公開するまでの一連の流れを取り扱います。
セグメンテーション
画像セグメンテーションは、画像内の各ピクセルを特定のカテゴリやクラスに分類するタスクです。
与えられた画像を複数のセグメントと呼ばれるピクセルの塊に分割し、それぞれのセグメントが何であるかを識別します。
画像セグメンテーションは物体検出と似ていますが、画像内の対象の位置や形状をより精密に抽出し、医療画像解析、自動運転など、さまざまな分野で使用されています。
ここでは、画像セグメンテーション用データを集め、さらにそれらの画像データに対して、ラベル付けをしたうえで、ラベル付けしたデータセットを用いてセグメンテーションモデルを作成し、Webアプリとして公開するまでの一連の流れを取り扱います。
キノクエストの画像認識クラス
キノクエストの「画像認識クラス」では画像認識のモデルを開発するために必要なステップの最初(画像収集)～最後(デプロイ)までを網羅する実践的な内容を学習できます。
画像認識の開発を行うステップは、大まかに次の通りです。
このステップに従って進めることで、オリジナルの画像認識モデルを作成することができます。
1.問題の定義
何を認識するか、その目的は何かを明確にします。例えば、犬と猫の分類、手書き数字の認識などです。
人の性別の分類、交通標識の検出、危険エリアの(人)立ち入り検出、異常検出(地面のひび割れ)などを問題としてを扱います。
2.データ収集
問題に対して適切なデータを収集します。データは自分で収集することも可能ですが、事前に用意されたデータセットも多く存在します。
手動でのデータ収集方法、データセットの取得方法、データセットを使用する上での注意点などを説明します。
3.モデルの選定
問題に適したモデルを選択します。
画像分類、物体検出、セグメンテーションのモデルを学習する上で使用するモデルの選定方法や使用方法について説明します。
4.ラベル付け(アノテーション)
収集したデータに対してラベルをつけます。
アノテーションツールの使い方を説明し、実際に受講生の皆さんにもラベル付けの作業を体験していただきます。
5.データの前処理
データの前処理を行い、モデルに適した形式に変換します。
実践的なデータの前処理について説明します。
6.モデルの学習
用意したデータセットを使用してモデルを学習させます。
それぞれのモデルの学習方法を説明します。
7.モデルの評価
学習したモデルをテストデータセットで評価し、精度や損失などのメトリクスを計算し評価します。
実際に学習したモデルの精度を測定方法を説明します。
8.モデルのチューニング
モデルのパフォーマンスを向上させるために、必要に応じてハイパーパラメータを調整します。
実際に学習したモデルに対してチューニングを行い、推論の精度を上げる方法を説明します。
9.モデルのデプロイ
モデルを本番環境にデプロイし、実際のデータに対して推論、および結果を表示します。
Streamlitを用いてPythonのWebアプリに画像認識モデルを組み込み、推論の実施、結果を表示させます。
必要なステップを習得し、画像認識タスクを行うための実践的な内容を身につけていきます。
皆さんの業務でも応用できる場面を探しながら、学習していただければと思います。
職務の幅が広がるとともに、今後は非IT部門の方々や他分野のITエンジニアの方にもきっと役立つスキルとなってくるでしょう。
キノクエスト紹介
「画像認識」について学習してみたいと思った方は、概要欄にあるURLからご登録をお願いします。
そして、キノクエストについてもっと知りたいと思ってくださった方のために、少し紹介します。
キノクエストは、GoogleChromeがあればプログラミングを学習できるオンラインプログラミング学習サービスです。
キノコードで公開している動画についての確認問題を解くことで、学習を進めることができます。
さらに「画像認識クラス」のようにより実践的な内容を学べる講座も多数あります。
トレンドのChatGPTを仕事に活用する「ChatGPT入門クラス」や、仕事に欠かせない「業務自動化クラス」が人気です。
しかし、実践的な講座に必要なスキルがない場合、なにをどれから学習すればいいのか悩みますよね。
キノクエストなら、やりたいこと別に学習コースというカリキュラムがあるので、学習順番や学習内容に迷うことがありません。
プランは、月額1,990円のベーシックプラン、月額11,900円のプレミアムプランの２種類あります。
基礎からはじめたい方にはベーシックプランがおすすめです。
ただし「画像認識クラス」や一部の講座が対象外なので、基礎を学習してからアップグレードなさってください。
プレミアムプランはすべての問題が解き放題、無料でメンタリングサービスも受けられます。
あれもこれもやりたいというあなたに、キャリアを意識した学習の優先順位を提案します。
節目の春、自分のために新しいことをはじめたいと思った方はぜひご検討ください。
それでは次の動画でお会いしましょう。
