画像処理 | AI用語辞典

テンプレートマッチとは？画像検出の基礎を学ぼう

-テンプレートマッチの仕組み- テンプレートマッチは、特定の画像パターン（テンプレート）が与えられた画像内のどこかにあるかどうかを検出する手法です。テンプレートマッチングアルゴリズムは、テンプレートと画像を位置ごとに比較し、類似度を計算します。最も高い類似度を示す領域は、テンプレートが画像内に見つかったことを示しています。テンプレートマッチの一般的な方法は、相関法を使用して類似度を測定することです。相関法は、テンプレート内の各画素と、画像内の対応する画素を掛け合わせた値の合計を計算します。この値が大きいほど、テンプレートと画像の対応する領域が類似していることを示します。

2024.04.20

機械学習に関する用語

画像処理に必須！OpenCVの理解を深めよう

OpenCVとは、オープンソースのコンピュータビジョンのライブラリです。コンピュータビジョンとは、コンピュータが画像や動画を理解して処理する技術です。OpenCVは、画像処理、顔認識、オブジェクト検出、機械学習などのコンピュータビジョンタスクを実行するための包括的なツールを提供しています。このライブラリは、C++、Python、Javaなど、さまざまなプログラミング言語で利用できます。研究者、開発者、エンジニアの間で広く使用されており、画像処理の分野で広く採用されています。

2024.04.19

AIの応用に関する用語

矩形領域 – 物体検出のための重要な用語

矩形領域とは何か物体検出の分野において、矩形領域は画像や動画内のオブジェクトを特定し、位置を特定するために使用される概念です。矩形領域は、オブジェクトの周囲を囲む四角形として表され、左上隅の x 座標、左上隅の y 座標、幅、高さの 4 つの値で定義されます。矩形領域は、オブジェクトが画像内で占める正確な位置と大きさを特定するのに役立ちます。

2024.04.20

機械学習に関する用語

平均値プーリングとは？画像処理におけるその仕組みと利点

プーリング演算とは何か？プーリングは、画像処理における畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の重要な構成要素です。プーリング層では、画像内の隣接する領域を組み合わせて代表値を計算します。この代表値は、次に続く畳み込み層に入力されます。プーリング演算には、平均値プーリング、最大値プーリング、L2ノルムプーリングなど、さまざまな種類があります。

2024.04.20

機械学習に関する用語

セマンティックセグメンテーションとは？

-セマンティックセグメンテーションの概要- セマンティックセグメンテーションとは、画像内の各ピクセルに、意味のあるセマンティックなラベルを割り当てるタスクです。このタスクにより、コンピュータは画像内のオブジェクトや領域を認識し、理解できます。例えば、セマンティックセグメンテーションモデルを使用すると、画像内の人の部分を特定し、「人」というラベルを割り当てることができます。セマンティックセグメンテーションは、自動運転車、医療画像診断、仮想現実などの分野で広く利用されています。自動運転車では、セマンティックセグメンテーションにより、車線、歩行者、他の車両などの周囲環境を認識できます。医療画像診断では、セマンティックセグメンテーションにより、腫瘍や臓器などの解剖学的領域を特定できます。

2024.04.20

機械学習に関する用語

PAFs (Parts Affinity Fields)とは？

PAFs (Parts Affinity Fields)は、人間体の関節間の接続性を示すベクトル場です。PAFsは、画像内の人間の姿勢を推定するタスクにおいて重要な役割を果たします。当初、PAFsは、人間の関節の位置を予測するために使用されていました。関節位置がわかれば、ヒートマップを作成することで、人間体の姿勢を視覚化することができます。しかし、PAFsは関節位置の推定以上の用途があります。最近では、PAFsを姿勢推定に使用して、画像内の人間の全体的な姿勢を推定しています。このタスクは、骨格追跡や動作認識などのアプリケーションで活用されています。

2024.04.20

機械学習に関する用語

Dilation畳み込みとは？大域的特徴を捉える畳み込み処理手法

Dilation畳み込みとは、畳み込み処理の一種であり、大域的な特徴を捉えるのに優れています。通常の畳み込み処理では、カーネルと呼ばれる小さなフィルタを画像上の各ピクセルに適用し、その周囲のピクセルとの和を計算します。しかし、Dilation畳み込みでは、カーネルを拡張（dilation）させて、より広い範囲のピクセルに取り込みます。これにより、カーネルがより大きな領域の特徴を捉えることができ、より大域的な視野を得ることができます。

2024.04.20

機械学習に関する用語

AI用語『フィルタ』とは？畳み込み処理における役割

- フィルタの基礎知識フィルタとは、畳み込み処理において入力データを処理するために使用される数学的演算です。畳み込み処理とは、入力データを重み付けされたフィルタと数学的に掛け合わせることで、特徴を抽出し、変換する手法です。フィルタは、特定の形状（通常は正方形または長方形）とチャンネル数（入力データのチャンネル数と同じ）を持ちます。各フィルタは独自の重みを持っています。これらの重みは、学習プロセスを通じて調整され、特定の特徴をより重視するようになります。畳み込み処理では、フィルタが画像またはデータセット全体をスライドさせられ、各位置での重み付けされた加算を実行します。この処理により、特定の特徴が強調された新しいデータ表現が作成されます。

2024.04.19

機械学習に関する用語

GPUとは？画像処理を得意とする装置

画像処理に特化した装置として、GPU（Graphics Processing Unit）が注目を集めています。GPUは、主にコンピューターの画像や動画の処理を行うための半導体チップです。通常のCPU（Central Processing Unit）と異なり、GPUは大量のデータを並列に処理する「SIMD（Single Instruction Multiple Data）」アーキテクチャを採用しているため、画像処理の高速な実行に適しています。また、GPUは多くの演算ユニットと高いメモリ帯域幅を備えており、複雑なグラフィック処理や画像変換を効率的に処理できます。具体的には、画像の回転、拡大・縮小、エフェクトの適用、画像認識などのタスクに利用されています。

2024.04.20

機械学習に関する用語

画像処理におけるパディングとは？

-パディングの概要- 画像処理におけるパディングとは、画像の周囲にピクセルを追加する手法です。これにより、画像のサイズを拡大したり、境界処理などの操作を容易にしたりできます。パディングを追加すると、画像の境界付近のピクセルに対する操作が、画像の内部ピクセルに対する操作と同様に扱えるようになります。パディングは、異なる方法で追加できます。最も一般的な手法の一つは、ゼロパディングです。これは、すべての境界ピクセルを0の値で埋めることを意味します。別の方法は、反射パディングです。これは、境界ピクセルをその反対側のピクセルの値でミラーリングします。さらに、拡張パディングでは、境界ピクセルを画像の端の値で保持します。パディングは、さまざまな画像処理タスクに役立てられます。例えば、畳み込みニューラルネットワークなどの境界処理アルゴリズムで使用されたり、画像の拡大や縮小に使用されたりします。また、画像内の欠損データの補完にも役立てられます。

2024.04.20

画像生成に関する用語

セグメンテーションタスクとは？

-セグメンテーションタスクとは？- セグメンテーションタスクとは、データを意味のあるセグメントに分けるプロセスです。これらのセグメントは、マーケティング、顧客サービス、財務管理など、さまざまな分野で利用できます。セグメンテーションは、特定のグループに焦点を当てた戦略を開発し、より関連性が高く効果的なサービスを提供するために役立ちます。セグメンテーションタスクを実行するには、さまざまな手法が使用できます。最も一般的な手法には、デモグラフィックデータ（年齢、性別、収入など）、行動データ（購買習慣、ウェブサイトでの行動など）、および地誌的データ（場所、居住地域など）に基づいたセグメンテーションが含まれます。適切な手法を選択することは、データの性質、目的、利用可能なリソースによって異なります。

2024.04.20

機械学習に関する用語

サブサンプリング層：画像処理におけるサイズ縮小手法

サブサンプリング層とは？サブサンプリング層は、画像処理において画像のサイズを縮小するための手法です。画像をダウンサンプリングして解像度を下げ、不要な情報を除去します。これにより、ストレージスペースを節約し、処理時間を短縮できます。サブサンプリングは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの深層学習モデルでも広く使用されています。サブサンプリング層は、画像の特徴を抽出する畳み込み層と、それらを統合する活性化関数の間に配置されます。

2024.04.20

機械学習に関する用語