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コンピュータ・ビジョン・プロジェクトの主要ステップを理解する

はじめに

コンピュータ・ビジョンは人工知能(AI)の一分野であり、コンピュータが人間のように世界を見たり理解したりするのを助ける。画像や動画を処理・分析して情報を抽出し、パターンを認識し、そのデータに基づいて意思決定を行う。

物体検出、画像分類、インスタンスセグメンテーションなどのコンピュータビジョン技術は、自律走行から 医療用画像処理まで、さまざまな産業に応用でき、価値ある洞察を得ることができる。

コンピュータ・ビジョン技術の概要

Working on your own computer vision projects is a great way to understand and learn more about computer vision. However, a computer vision project can consist of many steps, and it might seem confusing at first. By the end of this guide, you'll be familiar with the steps involved in a computer vision project. We'll walk through everything from the beginning to the end of a project, explaining why each part is important. Let's get started and make your computer vision project a success!

コンピュータ・ビジョン・プロジェクトの概要

Before discussing the details of each step involved in a computer vision project, let's look at the overall process. If you started a computer vision project today, you'd take the following steps:

  • Your first priority would be to understand your project's requirements.
  • Then, you'd collect and accurately label the images that will help train your model.
  • Next, you'd clean your data and apply augmentation techniques to prepare it for model training.
  • After model training, you'd thoroughly test and evaluate your model to make sure it performs consistently under different conditions.
  • Finally, you'd deploy your model into the real world and update it based on new insights and feedback.

コンピュータ・ビジョン・プロジェクトのステップ概要

さて、何が期待されるかがわかったところで、さっそくステップに入り、プロジェクトを前進させましょう。

Step 1: Defining Your Project's Goals

The first step in any computer vision project is clearly defining the problem you're trying to solve. Knowing the end goal helps you start to build a solution. This is especially true when it comes to computer vision because your project's objective will directly affect which computer vision task you need to focus on.

ここでは、プロジェクトの目的と、その目的を達成するために使用できるコンピュータビジョンタスクの例をいくつか紹介します:

  • 目的高速道路における様々な車種の流れを監視・管理し、交通管理と安全性を向上させるシステムを開発すること。

    • コンピュータ・ビジョン・タスク:物体検出は、効率的に複数の車両の位置を特定し識別するため、交通監視に最適です。このタスクに不必要な詳細を提供する画像分割よりも計算負荷が低く、より高速でリアルタイムの解析が可能です。
  • 目的医用画像スキャンにおける腫瘍の正確なピクセルレベルの輪郭を提供することにより、放射線科医を支援するツールを開発すること。

    • コンピュータ・ビジョンの課題:画像セグメンテーションは、腫瘍の大きさ、形状、治療計画を評価するために重要な、正確で詳細な境界を提供するため、医療画像診断に適している。
  • 目的様々な文書(請求書、領収書、法的書類など)を分類するデジタルシステムを構築し、組織の効率化と文書の検索性を向上させる。

    • コンピュータ・ビジョン・タスク:画像分類は、画像内の文書の位置を考慮する必要がなく、一度に1つの文書を処理するため、ここでは理想的である。このアプローチは、分類プロセスを単純化し、高速化する。

ステップ1.5:適切なモデルとトレーニング方法の選択

プロジェクトの目的と適切なコンピュータビジョンのタスクを理解した後、プロジェクトの目標を定義するために不可欠なのは、適切なモデルとトレーニングアプローチを選択することです。

目的によって、最初にモデルを選択するか、ステップ2で収集できるデータを確認した後にモデルを選択するかを選択します。例えば、プロジェクトが特定の種類のデータの入手可能性に大きく依存しているとします。その場合、モデルを選択する前にまずデータを収集し、分析する方が現実的かもしれません。一方、モデルの要件を明確に理解している場合は、まずモデルを選択し、その仕様に適合するデータを収集することができます。

Choosing between training from scratch or using transfer learning affects how you prepare your data. Training from scratch requires a diverse dataset to build the model's understanding from the ground up. Transfer learning, on the other hand, allows you to use a pre-trained model and adapt it with a smaller, more specific dataset. Also, choosing a specific model to train will determine how you need to prepare your data, such as resizing images or adding annotations, according to the model's specific requirements.

ゼロからのトレーニングと転移学習の使用

Note: When choosing a model, consider its deployment to ensure compatibility and performance. For example, lightweight models are ideal for edge computing due to their efficiency on resource-constrained devices. To learn more about the key points related to defining your project, read our guide on defining your project's goals and selecting the right model.

コンピュータ・ビジョン・プロジェクトの実作業に入る前に、これらの詳細を明確に理解しておくことが重要です。ステップ2に進む前に、以下のことを考慮しているか再確認してください:

  • Clearly define the problem you're trying to solve.
  • プロジェクトの最終目標を決める。
  • 必要とされる特定のコンピュータビジョンタスクを特定する(例:物体検出、画像分類、画像セグメンテーション)。
  • ゼロからモデルを訓練するか、転移学習を使うかを決める。
  • タスクと配備のニーズに合わせて適切なモデルを選択してください。

ステップ2:データ収集とデータ注釈

コンピュータビジョンモデルの品質は、データセットの品質に依存します。インターネットから画像を集めたり、自分で撮影したり、既存のデータセットを使用したりすることができます。高品質のデータセットをダウンロードするための素晴らしいリソースをいくつか紹介します:Google Dataset Search Engine、UC Irvine Machine Learning Repository、Kaggle Datasets。

Ultralytics のように、様々なデータセットをビルトインでサポートしているライブラリもあり、高品質なデータを簡単に使い始めることができる。これらのライブラリには、よく使われるデータセットをシームレスに使うためのユーティリティが含まれていることが多く、プロジェクトの初期段階での時間と労力を大幅に節約することができる。

However, if you choose to collect images or take your own pictures, you'll need to annotate your data. Data annotation is the process of labeling your data to impart knowledge to your model. The type of data annotation you'll work with depends on your specific computer vision technique. Here are some examples:

  • Image Classification: You'll label the entire image as a single class.
  • Object Detection: You'll draw bounding boxes around each object in the image and label each box.
  • Image Segmentation: You'll label each pixel in the image according to the object it belongs to, creating detailed object boundaries.

画像注釈のさまざまなタイプ

Data collection and annotation can be a time-consuming manual effort. Annotation tools can help make this process easier. Here are some useful open annotation tools: LabeI Studio, CVAT, and Labelme.

ステップ3:データの増強とデータセットの分割

画像データを収集し、アノテーションを行った後、データのオーグメンテーションを行う前に、まずデータセットをトレーニング、検証、テストセットに分割することが重要です。オーグメンテーションの前にデータセットを分割することは、オリジナルの変更されていないデータでモデルをテストし検証するために非常に重要です。これは、モデルが新しい未知のデータに対してどの程度汎化するかを正確に評価するのに役立ちます。

ここではデータを分割する方法を説明する:

  • トレーニングセット:モデルの学習に使用される、データの最も大きな部分であり、通常は全体の70~80%である。
  • 検証セット:このセットは、ハイパーパラメータを調整し、トレーニング中にモデルを検証するために使用され、オーバーフィッティングを防ぐのに役立ちます。
  • テストセット:残りの10~15%のデータをテストセットとして確保する。トレーニング終了後、未知のデータに対するモデルのパフォーマンスを評価するために使用します。

データを分割した後、画像の回転、拡大縮小、反転などの変換を適用してデータセットのサイズを人為的に大きくすることで、データの拡張を行うことができます。データ増強により、モデルはバリエーションに対してよりロバストになり、未見の画像に対するパフォーマンスが向上します。

データ補強の例

OpenCV、Albumentations、TensorFlow のようなライブラリは、使用できる柔軟なオーグメンテーション関数を提供しています。さらに、Ultralytics のようないくつかのライブラリは、そのモデル学習機能内に直接オーグメンテーション設定を内蔵しており、プロセスを簡素化します。

データをよりよく理解するために、Matplotlibや Seabornのようなツールを使って画像を視覚化し、その分布や特徴を分析することができます。データを視覚化することで、パターン、異常、増強技術の有効性を特定することができます。また、セマンティック検索、SQLクエリ、ベクトル類似性検索でコンピュータビジョンデータセットを探索するためのツール、Ultralytics Explorerを使用することもできます。

Ultralytics エクスプローラー・ツール

By properly understanding, splitting, and augmenting your data, you can develop a well-trained, validated, and tested model that performs well in real-world applications.

ステップ4:モデルのトレーニング

データセットがトレーニングの準備ができたら、必要な環境のセットアップ、データセットの管理、モデルのトレーニングに集中することができます。

First, you'll need to make sure your environment is configured correctly. Typically, this includes the following:

  • TensorFlow やPyTorch のような必要不可欠なライブラリやフレームワークをインストールする。 Ultralytics.
  • GPUを使用している場合、CUDAやcuDNNのようなライブラリをインストールすることで、GPUアクセラレーションが可能になり、学習プロセスがスピードアップします。

次に、トレーニングデータセットと検証データセットを環境にロードします。リサイズ、フォーマット変換、または拡張によって、データを正規化し、前処理します。モデルを選択した状態で、レイヤーを構成し、ハイパーパラメータを指定します。損失関数、オプティマイザ、パフォーマンス・メトリクスを設定してモデルをコンパイルします。

Ultralytics のようなライブラリーは学習プロセスを簡素化する。最小限のコードでモデルにデータを投入することで学習を開始できる。これらのライブラリは、重みの調整、バックプロパゲーション、検証を自動的に処理する。また、進捗をモニターし、ハイパーパラメータを簡単に調整するツールも提供されている。トレーニング後、いくつかのコマンドでモデルとその重みを保存する。

効率的なトレーニングには、適切なデータセット管理が不可欠であることを念頭に置くことが重要である。変更を追跡し、再現性を確保するために、データセットのバージョン管理を行いましょう。DVC(Data Version Control)のようなツールは、大規模なデータセットの管理に役立ちます。

ステップ5:モデルの評価とモデルの微調整

It's important to assess your model's performance using various metrics and refine it to improve accuracy. Evaluating helps identify areas where the model excels and where it may need improvement. Fine-tuning ensures the model is optimized for the best possible performance.

  • Performance Metrics: Use metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score to evaluate your model's performance. These metrics provide insights into how well your model is making predictions.
  • ハイパーパラメータのチューニング:モデルの性能を最適化するためにハイパーパラメータを調整する。グリッド探索やランダム探索のような技法は、最適なハイパーパラメータ値を見つけるのに役立ちます。

  • 微調整:パフォーマンスを向上させるために、モデル・アーキテクチャやトレーニング・プロセスに小さな調整を加える。これには、学習率、バッチサイズ、その他のモデルパラメータを微調整することが含まれる。

ステップ6:モデルのテスト

このステップでは、モデルがまったく見たことのないデータでうまく機能することを確認し、配備の準備が整っていることを確認することができます。モデルテストとモデル評価の違いは、モデルを反復的に改善するのではなく、最終的なモデルのパフォーマンスを検証することに重点を置くことです。

よくある問題を徹底的にテストし、デバッグすることが重要です。トレーニングやバリデーションで使用しなかった別のテストデータセットでモデルをテストします。このデータセットは、モデルのパフォーマンスが一貫して信頼できることを確認するために、実世界のシナリオを表す必要があります。

また、オーバーフィッティング、アンダーフィッティング、データリークなどの一般的な問題にも対処する。クロスバリデーションや異常検知のようなテクニックを使って、これらの問題を特定し、修正する。

ステップ7:モデルの展開

モデルが徹底的にテストされたら、いよいよそれをデプロイします。デプロイとは、モデルを本番環境で使用できるようにすることです。以下は、コンピュータビジョンモデルをデプロイする手順です:

  • 環境の設定:クラウドベース(AWS、Google Cloud、Azure)であれ、エッジベース(ローカルデバイス、IoT)であれ、選択した導入オプションに必要なインフラを構成する。

  • モデルをエクスポートする:モデルを適切なフォーマット(例:ONNX 、TensorRT 、CoreML forYOLOv8 )にエクスポートして、展開プラットフォームとの互換性を確保します。

  • モデルをデプロイするAPIもしくはエンドポイントを設定し、アプリケーションと統合することでモデルをデプロイします。
  • スケーラビリティの確保:ロードバランサー、オートスケーリンググループ、モニタリングツールを導入してリソースを管理し、増大するデータとユーザーリクエストに対応する。

ステップ8:モニタリング、メンテナンス、文書化

Once your model is deployed, it's important to continuously monitor its performance, maintain it to handle any issues, and document the entire process for future reference and improvements.

モニタリングツールは、主要性能指標(KPI)を追跡し、異常や精度の低下を検出するのに役立ちます。モデルをモニタリングすることで、入力データの変化によりモデルの性能が時間とともに低下するモデル・ドリフトに気づくことができます。精度と妥当性を維持するために、定期的に更新されたデータでモデルを再トレーニングします。

モデル・モニタリング

モニタリングとメンテナンスに加えて、文書化も重要である。モデル・アーキテクチャ、トレーニング手順、ハイパーパラメータ、データ前処理ステップ、およびデプロイメントとメンテナンス中に行われた変更を含め、プロセス全体を徹底的に文書化する。優れた文書化は再現性を保証し、将来のアップデートやトラブルシューティングを容易にします。モデルを効果的にモニタリングし、保守し、文書化することで、モデルのライフサイクルにわたって、正確性、信頼性、管理しやすさを維持することができます。

よくある質問

ここでは、コンピュータ・ビジョンのプロジェクトで発生する可能性のある一般的な質問を紹介します:

  • Q1:コンピュータビジョンのプロジェクトを開始する際、すでにデータセットやデータを持っている場合、手順はどのように変わりますか?

    • A1: Starting with a pre-existing dataset or data affects the initial steps of your project. In Step 1, along with deciding the computer vision task and model, you'll also need to explore your dataset thoroughly. Understanding its quality, variety, and limitations will guide your choice of model and training approach. Your approach should align closely with the data's characteristics for more effective outcomes. Depending on your data or dataset, you may be able to skip Step 2 as well.
  • Q2: I'm not sure what computer vision project to start my AI learning journey with.

  • Q3: I don't want to train a model. I just want to try running a model on an image. How can I do that?

    • A3: 新しいモデルをトレーニングすることなく、事前にトレーニングされたモデルを使って画像の予測を実行することができます。事前に訓練されたYOLOv8 モデルを使って画像の予測を行う方法については、YOLOv8 predict docs ページをご覧ください。
  • Q4: コンピュータ・ビジョンのアプリケーションやYOLOv8 に関する詳細な記事や最新情報はどこで入手できますか?

    • A4: コンピュータ・ビジョンのアプリケーションとYOLOv8 に関する詳細な記事、最新情報、洞察については、Ultralytics のブログ・ページをご覧ください。このブログは幅広いトピックをカバーしており、常に最新情報を入手し、プロジェクトを改善するのに役立つ貴重な情報を提供しています。

地域社会との関わり

コンピュータビジョン愛好家のコミュニティとつながることで、コンピュータビジョンプロジェクトの作業中に直面する問題に自信を持って取り組むことができます。ここでは、学習、トラブルシューティング、効果的なネットワーク構築の方法をご紹介します。

地域資源

  • GitHub Issues: YOLOv8 GitHub リポジトリをチェックし、Issues タブで質問やバグ報告、新機能の提案を行ってください。活発なコミュニティとメンテナーが、特定の問題を解決する手助けをしてくれます。
  • Ultralytics Discordサーバー: Ultralytics Discord サーバーに参加して、他のユーザーや開発者と交流したり、サポートを受けたり、洞察を共有したりしましょう。

公式文書

  • Ultralytics YOLOv8 ドキュメント YOLOv8 の公式ドキュメントでは、さまざまなコンピュータビジョンのタスクやプロジェクトに関する役立つヒントが記載された詳細なガイドをご覧いただけます。

これらのリソースを使用することで、課題を克服し、コンピュータビジョンコミュニティの最新トレンドやベストプラクティスを常に把握することができます。

コンピュータ・ビジョン・プロジェクトを今すぐ始めよう!

コンピュータビジョンのプロジェクトに挑戦することは、エキサイティングでやりがいのあることです。このガイドのステップに従うことで、成功のための強固な基盤を築くことができます。各ステップは、目的を満たし、実世界のシナリオでうまく機能するソリューションを開発するために非常に重要です。経験を積むにつれ、プロジェクトを改善するための高度なテクニックやツールを発見できるでしょう。好奇心を失わず、学び続け、新しい手法やイノベーションを探求してください!



Created 2024-05-29, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (4), abirami-vina (2)

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