ディープラーニングを用いた物体認識とその周辺 ～現状と課題～ (Revised on 18 July, 2018)
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物体認識技術は、ディープラーニングと大規模なデータセットの登場により、飛躍的に発展した。 これが突破口となり、物体検出や領域分割、画像の加工、画像や画像の説明文の生成など、物体認識の周辺技術も大きく発展した。 本講演では、ディープラーニングを用いた物体認識の処理を概観し、それによって得られる効果を述べた後、物体認識とその周辺技術の最近の動向と課題を紹介する。
![自己紹介
1
岩村雅一
大阪府立大学 大学院工学研究科 准教授
[主な研究分野]
• 文字認識
• 物体認識
• 視覚障害者支援システム
[主な受賞]
• 2006年：電子情報通信学会 論文賞
• 2007年：ICDAR Best Paper Award
• 2010年：DAS Best Paper Award
• 2011年：IAPR/ICDAR Young
Investigator Award
• 2017年：MVA Best Paper Award
山田良博
大阪府立大学 大学院工学研究科 D2
日本学術振興会 特別研究員
[主な研究分野]
• 深層学習を用いた一般物体認識
（CIFAR-100データセットにおいて、
世界一の認識精度を二度達成）
[主な受賞]
• 2016＆2017年度：電子情報通信学会
PRMU研究会 研究奨励賞（2年連続）
• 2017年：MIRU2017
インタラクティブ発表賞](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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ディープラーニングを用いた物体認識とその周辺 ～現状と課題～ (Revised on 18 July, 2018)
- 1. ディープラーニングを用いた 物体認識とその周辺 ～現状と課題～ 岩村雅一 山田良博 （大阪府立大学 大学院工学研究科） 画像センシング展 イメージセンシングセミナー 招待講演 2018/6/13
- 2. 自己紹介 1 岩村雅一 大阪府立大学 大学院工学研究科 准教授 [主な研究分野] • 文字認識 • 物体認識 • 視覚障害者支援システム [主な受賞] • 2006年：電子情報通信学会 論文賞 • 2007年：ICDAR Best Paper Award • 2010年：DAS Best Paper Award • 2011年：IAPR/ICDAR Young Investigator Award • 2017年：MVA Best Paper Award 山田良博 大阪府立大学 大学院工学研究科 D2 日本学術振興会 特別研究員 [主な研究分野] • 深層学習を用いた一般物体認識 （CIFAR-100データセットにおいて、 世界一の認識精度を二度達成） [主な受賞] • 2016＆2017年度：電子情報通信学会 PRMU研究会 研究奨励賞（2年連続） • 2017年：MIRU2017 インタラクティブ発表賞
- 3. 自己紹介 2 岩村雅一 大阪府立大学 大学院工学研究科 准教授 [主な研究分野] • 文字認識 • 物体認識 • 視覚障害者支援システム [主な受賞] • 2006年：電子情報通信学会 論文賞 • 2007年：ICDAR Best Paper Award • 2010年：DAS Best Paper Award • 2011年：IAPR/ICDAR Young Investigator Award • 2017年：MVA Best Paper Award 山田良博 大阪府立大学 大学院工学研究科 D2 日本学術振興会 特別研究員 [主な研究分野] • 深層学習を用いた一般物体認識 （CIFAR-100データセットにおいて、 世界一の認識精度を二度達成） [主な受賞] • 2016＆2017年度：電子情報通信学会 PRMU研究会 研究奨励賞（2年連続） • 2017年：MIRU2017 インタラクティブ発表賞 勝手に始めた人巻き込まれた人
- 5. 4
- 6. この講演に含まれること・含まれないこと 物体検出 Semantic Segmentation Instance Segmentation 画像生成 （GAN） Adversarial Examples 構造探索 可視化 自己教師あり学習 データセット の拡張 物体認識の周辺タスク 蒸留 画像変換 （スタイル変換、 超解像など） 画像圧縮 画像キャプショニング 強化学習 含まれること ○ 発表者が知っていること、 面白いと思うこと ○ 情報へのポインタ 含まれないこと × 幅広いサーベイ 3次元物体認識・ 構造推定物体認識 関連技術 Attention Visual QA 動画の認識 5
- 9. 物体認識 8 ポチ シロ ハチ ジロー タマ チビ インスタンスレベル （特定物体認識） サブカテゴリレベル （fine-grained object recognition） カテゴリレベル （一般物体認識） チワワ ボクサー ハスキー 犬 ねずみ猫 （機械が）画像中の物体が何かを言い当てるタスク
- 10. 物体認識 9 ポチ シロ ハチ ジロー タマ チビ インスタンスレベル （特定物体認識） カテゴリレベル （一般物体認識） チワワ ボクサー ハスキー 犬 ねずみ猫 （機械が）画像中の物体が何かを言い当てるタスク サブカテゴリレベル （fine-grained object recognition） • クラス当たりの学習画像が多い ディープラーニングを適用しやすい • クラス当たりの学習画像が少ない
- 11. 深層学習以前の一般物体認識 10 入力画像 Images: Schiele & Fritz, “High-Level Computer Vision” Course Matrial, https://www.mpi-inf.mpg.de/hlcv 局所特徴量の抽出 Bag-of-Visual-Words表現など ベクトル量子化 （クラスタリング） 識別器 （SVM等） クラス ラベル 人手で設計 教師無し学習 人手で設計 教師あり学習
- 12. 深層学習以降の一般物体認識 11 入力画像 深層学習 (全結合層) 深層学習 (CNN) 入力画像 識別器 （SVM等） 深層学習 (CNN) 教師あり学習教師あり学習 教師あり学習 教師あり学習
- 13. 深層学習の登場で何が変わったか？ 12 • 中山, Deep Learningによる画像認識革命, SSII チュートリアル講演 (2015) • 内田, 深層学習の非常に簡単な説明, SlideShare (2017) • まとめサイト：玉木, Deep learning（深層学習） チュートリアルなど集 特徴抽出系 • 学習により得られる • 大規模なラベル付き学習データが必要 識別器 • 単なる線形識別器（±α） • 従来からの大幅な性能向上は望めない 参考になるプレゼン、情報源
- 14. 物体認識の周辺タスク
- 16. 物体認識の周辺タスク -高度な画像認識- 「ネコ」の画像 1. 場所 何処に「ネコ」が居る？ 2. 複数物体 他に物体は無いか？ 別の「ネコ」は居ないか？ 物体分類では扱わない 高度な問題が存在
- 17. 物体認識の周辺タスク -高度な画像認識の例- Semantic Segmentation (領域分割) 空 木 草 猫 画像の各部分が どのクラスに属するか分類 入力画像 出力 Fei-Fei+: cs231n_2017_lecture11, http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf
- 18. 物体認識の周辺タスク -高度な画像認識の例- 『画像の認識』を扱うタスクは 物体認識以外にも無数に存在している Fei-Fei+: cs231n_2017_lecture11, http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf
- 21. 物体認識の周辺タスク -UberNet- 入力画像 Kokkinos+: UberNet : Training a ‘Universal’ Convolutional Neural Network for Low-, Mid-, and High-Level Vision using Diverse Datasets and Limited Memory, CVPR (2017) 物体認識の精度向上で様々な周辺タスクが 同時に解けるまでになっている 20
- 23. 物体認識の周辺タスク -高度な画像認識の例- Semantic Segmentation (領域分割) 空 木 草 猫 画像の各部分が どのクラスに属するか分類 入力画像 出力 Fei-Fei+: cs231n_2017_lecture11, http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf
- 24. 物体認識の周辺タスク -領域分割 (PSPNet)- Zhao+: Pyramid Scene Parsing Network, CVPR (2017) 優れた物体認識CNNに 様々な領域で物体の情報を扱う 特殊な構造を導入して精度改善 Semantic Segmentation (領域分割) Pyramid Pooling Module 23
- 25. 物体認識の周辺タスク -物体検出 (YOLO)- Object Detection (物体検出) 入力画像 画像の「どこ」に「何」があるか扱う 「ネコ」 24
- 26. 物体認識の周辺タスク -物体検出 (YOLO)- Redmon+: YOLOv3: An Incremental Improvement, https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 優れた物体認識CNNに 位置情報を扱うタスクを付与 様々な物体のクラスと位置を扱う Object Detection (物体検出) 25
- 27. 物体認識の周辺タスク -個別領域分割 (Mask R-CNN)- Instance Segmentation (個別領域分割) イヌA イヌB 画像中に含まれる 同じクラスの物体を それぞれ別の領域で分割する 26 He+: Mask R-CNN, CVPR (2017)
- 28. 物体認識の周辺タスク -個別領域分割 (Mask R-CNN)- 検出された領域の中で それぞれ領域分割を行う類似タスクとみなせる 物体検出 個別領域分割 物体検出結果 Instance Segmentation (個別領域分割) 27 He+: Mask R-CNN, CVPR (2017)
- 29. 物体認識の周辺タスク -個別領域分割 (Mask R-CNN)- He+: Mask R-CNN, CVPR (2017) 物体検出と個別領域分割の類似性から 物体検出結果を活用して精度向上 Instance Segmentation (個別領域分割) 物体検出の情報を利用 28
- 31. 関連技術
- 32. 深層学習を巡る最近の動向 –Caltech101- 31 2004年: Caltech101 クラス数： 101 画像枚数： 約1万枚 初の近代的な物体認識用データセット
- 33. 深層学習を巡る最近の動向 -ImageNetの衝撃- 32 クラス数： 2万以上 画像枚数： 約1400万枚 2009年: ImageNet 100倍以上の規模！ 物体認識が大きく変わる きっかけになった
- 34. 深層学習を巡る最近の動向 -ImageNetを用いたコンペティション- 33 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2010年から開催されてきた 大規模物体認識コンペ
- 35. 深層学習を巡る最近の動向 -ILSVRCと精度向上- 34 Park+: IMAGENET Latge Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2017 Overview, http://image-net.org/challenges/talks_2017/ILSVRC2017_overview.pdf 深層学習によって 人を上回る精度を達成 16% 5.1% ヒト 2.3% ILSVRC物体認識 top-5エラー率の推移
- 36. 深層学習を巡る最近の動向 -ILSVRCの終了- 35 Fei-Fei+: IMAGENET Where have we been? Where are we going?, http://image-net.org/challenges/talks_2017/imagenet_ilsvrc2017_v1.0.pdf ILSVRCは一定の役割を終えたとして 2017年で終了した 精度向上の結果... ※ 後継としてOpen Images Challengeが開催される 研究の主流は『単なる認識』以上の タスクへ向きつつある
- 39. 深層学習を巡る最近の動向 -画像生成 (GAN)- 38 物体認識の発展により 実現した高精細な画像生成 Generative Adversarial Network (GAN/敵対的生成ネットワーク) どのように生成する？ Karras+, Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation, ICLR (2018)
- 40. 深層学習を巡る最近の動向 -画像生成 (GAN)- 39 Generator (生成器) Discriminator (識別器) 「偽物」 OR 「本物」 データセット 本物 偽物 生成器と識別器が競い 偽物の画像の質を向上 Generative Adversarial Network (GAN/敵対的生成ネットワーク)
- 43. 深層学習を巡る最近の動向 -GANの課題- 42 Mode Collapse 学習がある程度進んで バランスが崩れてしまう Fedus+: Many Paths to Equilibrium: GANs Do Not Need to Decrease a Divergence At Every Step, ICLR (2018) ・多様性の減少 ・生成画像の質の低下
- 47. 深層学習を巡る最近の動向 -識別器を1-Lipschitz連続に- 46 Discriminator (識別器) 𝐷( ) 𝐷( ) 距離A 距離B 入力と出力の距離関係が 保たれるよう識別器を調整 出力1 出力2 距離𝐴 ≥ 距離𝐵 制約：
- 48. 深層学習を巡る最近の動向 -(例) 生成画像が似てきた場合- 47 Discriminator (識別器) 𝐷( ) 𝐷( ) 距離A 距離B 偽物が似ると距離Bが小さく 識別結果に差がなくなり曖昧に 出力1 出力2 距離𝐴 ≥ 距離𝐵 制約： 小 小
- 49. 深層学習を巡る最近の動向 -距離の制約を導入したGAN- 48 Spectral Normalization Miyato+: Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks, ICLR (2018) 距離の制約を 簡単な計算で実現 Mode Collapseを回避 距離𝐴 ≥ 距離𝐵 制約： Video: https://drive.google.com/drive/folders/1yhV8_VbOcs2rkiMTstO4RHqp4YRnzg6c
- 50. 深層学習を巡る最近の動向 -画像生成まとめ- 49 物体認識の発展 数理的な分析の進歩 画像生成は飛躍的に発展 Karras+, Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation, ICLR (2018) Generative Adversarial Network (GAN/敵対的生成ネットワーク)
- 54. 深層学習を巡る最近の動向 -想定される脅威- 53 Goodfellow+: Explaining and Harnessing Adversarial Examples, ICLR (2015) CNNが物体認識結果を間違える画像作りは 人の目には見えないレベルのノイズで実現可能 敵対的事例 (Adversarial Example) パンダ テナガザル
- 55. 深層学習を巡る最近の動向 -敵対的事例の怖さ- 54 応用技術への脅威に 敵対的事例 (Adversarial Example) 文字を消さず 悪戯してやる 駐車禁止だ 標識はおかしくないのに 止まらない！？
- 56. 深層学習を巡る最近の動向 -敵対的事例の仕組み- 55 生成画像𝐺(𝑥, 𝜃)本物の画像𝑥 ノイズを付与 ノイズ𝜽 生成画像の認識結果が異なるか確かめつつ 分類をだます小さなノイズ𝜽を学習していく
- 57. 深層学習を巡る最近の動向 -敵対的事例の応用- 56 Brown+: Adversarial Patch, arXiv (2017) 缶バッジのようなものでも 画像認識結果を間違えさせることができる どう対策するのか？ Video: https://www.youtube.com/watch?v=i1sp4X57TL4
- 58. 深層学習を巡る最近の動向 -敵対的事例の対策- 57 生成画像𝐺(𝑥, 𝜃) 物体認識CNN 敵対的事例をCNNで学習する 敵対的事例を考慮し 頑健性が向上 更にこの対策は 存在するのだろうか？
- 59. 深層学習を巡る最近の動向 -敵対的事例の対策の対策- 58 敵対的事例の生成をGANで学習 kurakin+: Adversarial Attacks and Defences Competition, arXiv (2018) 見抜かれないような 敵対的事例の生成を学習
- 61. ILSVRC物体認識 top-5エラー率の推移 深層学習を巡る最近の動向 -ILSVRCと精度向上- 60 CNN構造の進歩によって 人を上回る精度を達成 16% 5.1% ヒト 2.3% Park+: IMAGENET Latge Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2017 Overview, http://image-net.org/challenges/talks_2017/ILSVRC2017_overview.pdf
- 62. 深層学習を巡る最近の動向 -ILSVRCとCNN構造- 61 より良い構造を自動で探索したい！ 優れたCNNの構造が認識精度を改善してきた 16% 6.7% 3.6%7.3% Top-5 Error
- 64. 深層学習を巡る最近の動向 -AmoebaNet- 63 遺伝的アルゴリズム+大規模分散処理で 高い認識精度を実現するCNN構造を探索 (CIFAR-10およびImageNetで高精度を実現) Real+: Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search, arXiv (2018) 実際に探索された構造の例
- 65. 深層学習を巡る最近の動向 -構造探索の問題点- 64 課題: 認識精度の評価が大変 小規模データ: 約1日 大規模データ: 約1ヶ月 1つの構造を評価するのに... 普通の専用計算機で 大規模な専用計算機が必要
- 66. 深層学習を巡る最近の動向 -構造探索のコスト問題- 65 個人や大学の研究室レベルでは (事実上)構造探索は不可能な規模に 最高級の深層学習用 計算ユニットが 膨大な量必要になる 数百台規模 Zoph+: Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition, CVPR (2018) ある論文の大規模計算機
- 67. 深層学習を巡る最近の動向 -今後の構造探索の課題- 66 Pham+: Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing, arXiv (2018) 低コストな探索手法が模索され始めている ENASNet 個人や大学の研究室レベルでは (事実上)構造探索は不可能な規模に • パラメータの学習を最小限に • 構造を制限する
- 69. 深層学習を巡る最近の動向 -物体認識の例- 68 ImageNetの実際の画像 ※ 一部拡大 ピザ 分類システム Lee+: Why Do Deep Neural Networks Still Not Recognize These Images?: A Qualitative Analysis on Failure Cases of ImageNet Classification, CVPR Scene Understanding workshop (2017)
- 70. 深層学習を巡る最近の動向 -物体認識の例- 69 正解: 絆創膏 ImageNetの実際の画像 ※ 一部拡大 Lee+: Why Do Deep Neural Networks Still Not Recognize These Images?: A Qualitative Analysis on Failure Cases of ImageNet Classification, CVPR Scene Understanding workshop (2017)
- 71. 深層学習を巡る最近の動向 -根拠の提示- 70 正解: 絆創膏 ピザ 何故そう認識したか 根拠が知りたい 誤認識は 避けられないが… 分類システム 再発防止 Lee+: Why Do Deep Neural Networks Still Not Recognize These Images?: A Qualitative Analysis on Failure Cases of ImageNet Classification, CVPR Scene Understanding workshop (2017)
- 73. 深層学習を巡る最近の動向 -根拠の可視化- 72 何処を見て 分類したか？ 例: ネコ 例: イヌGrad-CAM Selvaraju+: Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization, ICCV (2017)
- 74. 深層学習を巡る最近の動向 -根拠の可視化- 73 何処を見て 分類したか？ Grad-CAM 例: イヌ ここが変わったら イヌっぽく 見えなくなる クラスに対する変動を 見ることで可視化する Selvaraju+: Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization, ICCV (2017)
- 75. 深層学習を巡る最近の動向 -根拠の可視化- 74Selvaraju+: Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization, ICCV (2017) Grad-CAM クラスに対する勾配(変動が大きくなる部分) を用いて特徴を取り出し可視化する 勾配 特徴
- 77. 自己教師あり学習 (Self-supervised Learning) 76 例１：画像の色づけ [1] • カラー画像から白黒画像を生成 • 白黒画像からカラー画像を予測 例２：動きの推定 [2] • 動画中の2枚の画像からカメラ の動きを推定 「手動のラベル付け」無しで特徴表現を学習 入力 出力・教師 予測 [1] Zhang+: Colorful Image Colorization, ECCV (2016) [2] Agrawal+: Learning to See by Moving, ICCV (2015) 生成 入力 出力・教師 カ メ ラ の 動 き Egomotionはタダで 入手可能と仮定
- 78. Pretext tasksによる自己教師あり学習（pretext=言い訳） 77 本当に学習したいタスク 10クラスの物体認識 関係無さそうなタスク 回転角認識（4クラス問題） 0° 90° 180° 270° 関係無さそうなタスク（pretext tasks）の学習により、 本当に学習したいタスクで使える特徴表現を学習 特徴表現使用
- 79. Pretext tasksによる自己教師あり学習（pretext=言い訳） 78 関係無さそうなタスク（pretext tasks）の学習により、 本当に学習したいタスクで使える特徴表現を学習 関係無さそうなタスクの例 1. 幾何変換 画像の回転や左右反転などの組み合わせ 2. 計数 画像の部分に含まれる物体の数の和が 画像全体に含まれる物体の数と一致 3. マルチモダリティ 画像と音声の元の組み合わせかを判別 4. カメラの動き 動画中の画像からカメラの動きを推定 5. パズル ジグソーパズルを解く、画像の穴埋め
- 80. Pretext tasksによる自己教師あり学習：1. 幾何変換 79 [3] Gidaris+: Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations, ICLR (2018) [4] Kilinc+: Learning Latent Representations in Neural Networks for Clustering through Pseudo Supervision and Graph-based Activity Regularization, ICLR (2018) 回転のみ [3] • 4クラス問題 0° 90° 180° 270° 回転と左右反転 [4] • 8クラス問題 共通の性質（数値は[3]より抜粋） • 90°ずつの回転が最も精度が高い 回転角 45° 90° 180° 精度 (%) 88.51 89.06 87.46 85.52 • 精度は教師あり学習には劣る 教師あり 自己教師あり CIFAR-10 92.80 91.16 ImageNet 59.7 50.0 PASCAL VOC 79.9 72.97
- 81. Pretext tasksによる自己教師あり学習：1. 幾何変換 80 [3] Gidaris+: Unsupervised Representation Learning by Predicting Image Rotations, ICLR (2018) 教師あり学習 自己教師あり学習入力 学習で得られた特徴 [3] 教師あり学習と同様の特徴が得られている
- 82. Pretext tasksによる自己教師あり学習：2. 計数 81 [5] Noroozi+: Representation Learning by Learning to Count, ICCV (2017) 画像全体に含まれる物体の数は、画像の各領域に含まれる 物体の数の和という制約を利用して、画像の特徴表現を学習 画像全体の物体数 画像を4分割したときの 各領域の物体数
- 83. Pretext tasksによる自己教師あり学習：3. マルチモダリティ 82 画像と音声の組み合わせが正しいかどうかを判別することで、 画像と音声の特徴表現を学習 同じ動画のものか判定 動画 音声特徴の抽出 画像特徴の抽出 [6] Arandjelović+: Look, Listen and Learn, ICCV (2017) 画像 音声
- 84. Pretext tasksによる自己教師あり学習：4. カメラの動き 83 入力 特徴抽出 動きの推定 動画中の2枚の画像から「カメラの動き」を推定することで、 物体認識に使用できる特徴表現を学習 出力・教師 （タダで入手可能と仮定） [2] Agrawal+: Learning to See by Moving, ICCV (2015) カ メ ラ の 動 き
- 85. Pretext tasksによる自己教師あり学習：5. パズル 84 隠れた部分を推定したり、パズルを解くことで、 物体認識に使用できる特徴表現を学習 [7] Noroozi+: Unsupervised Learning of Visual Representations by Solving Jigsaw Puzzles, ECCV (2016) 元画像から緑の領域 を切り抜く シャッフルした状態 正しく並べた状態 ジグソーパズル [7]
- 86. Pretext tasksによる自己教師あり学習：5. パズル 85 隠れた部分を推定したり、パズルを解くことで、 物体認識に使用できる特徴表現を学習 [8] Pathak+: Context Encoders: Feature Learning by Inpainting, CVPR (2016) 画像の穴埋め [8] 穴埋め結果入力 穴埋め
- 87. データセットの拡張：前処理の工夫 86 学習データを意図的に劣化させることで、学習を促進 [1] Zhong+: Random Erasing Data Augmentation, arXiv:1708.04896 (2017) [2] DeVries+: Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout, arXiv:1708.04552 (2017)
- 88. データセットの拡張：データとクラスラベルの合成 87 画像と正解ラベルの中間状態を作り 学習サンプルを増やすことで学習性能を向上 [1] Tokozume+: Learning from Between-class Examples for Deep Sound Recognition, ICLR (2018) [2] Zhang+: mixup: Beyond Empirical Risk Minimization, ICLR (2018) [3] Lee+: SGD on Random Mixtures: Private Machine Learning under Data Breach Threats, ICLR Workshop (2018) [4] Tokozume+: Between-class Learning for Image Classification, CVPR (2018)
- 89. ディープラーニングを用いた 物体認識とその周辺 ～現状と課題～ 岩村雅一 山田良博 （大阪府立大学 大学院工学研究科） 画像センシング展 イメージセンシングセミナー 招待講演 2018/6/13