最新AIモデル「YOLOv7」の性能をチェックしてみる！
みなさんこんにちは、GROWTH JAPAN TECHNOLOGIESの我妻です！
10月に入り、徐々に秋らしい感じがしてきた今日この頃ですが、今回は秋に全く関係ないお話をしたいと思います(笑)
今回のテーマは最新AIモデル「YOLOv7」の性能をチェックしてみる！です。
初めに今回のテーマの「YOLO」とは？ということですが、「YOLO」とはAIのアルゴリズムの1種で物体検出を実現してくれるアルゴリズムです。
物体検出？では次に物体検出とは？ですが、物体検出というのは画像の中に検出したいものが、どこにいるのかを線を引いて見つけてくれる技術です。
このようなイメージです。
なるほど、なるほど、なんかどこかで見たことあるような気がする。
と思っていただけましたら幸いです。
最近ではAIの導入がどんどん進んできているため、上記のような技術的なスクリーンショットも目にする機会が増えてきているのではないでしょうか。
では次に、物体検出ですが、どのようなところで利用できるのかといった話ですが、物体検出は様々なシーンで活用されています。
例えば
外観検査
製造ラインなどで人の目で不良がないか、や、不備がないかを監視することは製造業などではよくあるシーンかと思います。
ただ、どうしても人間の目の監視ですと、その時々の人間の状態によってパフォーマンスが変わることがあります。
そうなると検査員の品質のバラツキや見落としなどもあるのではないでしょうか。
そんな時に出てくるのがAIです。
AIは基本的に常に監視して一定のパフォーマンスで動作するため、品質のバラツキがなく、見落としすることもありません。
量が多くて負荷の高い外観検査などはAIにはもっていこのシーンです。
近年では製造ラインなどでもAIがどんどん活用されてきているようです。
衛星写真から何かを見つけるAI
satellite photograph
最近ですと衛星写真の性能が格段に上がってきており、衛星写真を活用した様々な取り組みが進められています。
その中にAIの活用もあります。
具体的なところに衛星写真を活用した調査などがあります。
調査というと様々ありますが、例えば空き地の調査や農地の面積調査、住宅の築年数などがあります。
人で調査することもできますが、ずーっと衛星写真とにらめっこは精神衛生的にあまりよくなく精神的な負荷が高い業務です。
そこで活用されるのがAIです。
AIは事前に学習しているものであれば無感情で、ひたすらストップと言われるまで確認してくれるので、膨大な衛星写真でもあっという間に調査してくれます。
さらに常に一定の品質を担保してくれているため、人間のような取りこぼしもなく、無駄なく作業をしてくれます。
調査業務のスタイルもここ数年でどんどん進化しているようです。
私も過去に衛星写真からソーラーパネルを見つけたり、住宅の築年数を判別する研究を行っておりました！
監視業務
monitoring task
こちらも非常に人間にとっては負荷が高い業務ですが、安全管理の監視業務。
ゲートや工場内など警備員の方が常時監視をしたりする業務です。
プロの方がいれば安心ですが、やはり人間なので、見落としてしまう可能性や何かのはずみで見落としてしまうこともあるのではないでしょうか。
そこで出てくるのがAIです。
AIはこれまでのとおり、パフォーマンスに影響されず、常に一定のパフォーマンスで見落としなく監視をしてくれるので、監視業務の負荷を軽減することができます。
安全が重視される場面では人間の監視にAIの監視機能をプラスすることによってさらにセキュリティレベルを向上させることができるのではないしょうか。
私も過去に監視業務をAIで実行するプロジェクトを担当しておりました。
性能は良かったと思います。
このようにAIは様々なシーンで活用されてきています。
すべて人の目で行うのではなく、AIをうまく活用することで人の業務負荷・負担の軽減に繋がりながら、人間はもっと創造的なところに時間をさけるようになります。
っということで、ここまでが物体検出の説明でした。
ではまた、話を戻しまして、YOLOの話をしたいと思います。
YOLOは「You Only Look Onc」の略で、処理速度が高速な物体検出アルゴリズムの１つです。
「You Only Look Onc」は「You only live once」の「人生一度きり」の頭文字をとったスラングで
「You Only Look Onc（見るのは一度きり）」という風に文字ってモデルを名付けたそうです。
1回見ればすぐ分かるぜ！といった意味でしょうか。
っというくらいあらゆるものを一瞬で見つけることができるアルゴリズムです。
素晴らしいですね。
今回の「YOLOv7」は2022年7月に公開されたばかりのほやほや最新バージョンです。
この「YOLOv7」アルゴリズムに教師データを投入してゴニャゴニャかき混ぜると、あら不思議？人間よりも高精度？なAIがあっという間に作れてしまうんです。
素晴らしいですね。
教師データも自分で準備することもできますし、あとは世界中にすでに準備されている教師データを使うとあっという間に完成します。
代表的なものですと「COCO dataset」という教師データがあります。これは約33万枚の写真を使って80個の物体カテゴリを定義したものです。
カテゴリの中には人や車などがあるので、単純に人や車を検出して何かをしたい場合はとっても便利な教師データですが、
今回は学習済のモデルが公開されていますので、そちらを使ってデフォルトで用意されている写真から物体検出を実行してみました。
みなさん、いかがでしょうか。
結構すごいですね。いや、かなりすごいと思います。
この能力があっという間に手に入ると思うとワクワクしかないですね。
YOLOは毎バージョン必ず感動してしまうのですが、とても性能の高いAIだと思います。
もちろん100％ではないので、検出できていないものもありますが、YOLOファンとしては
ちょっとのミスはお構いなく！って感じですね。
いやー、このくらい検出できると色んなことができそうでワクワクです。
っということで時間になってきましたので、本日はこのあたりで終了したいと思います。
まとめです！
まとめ
「YOLO」とはAIのアルゴリズムの1種で物体検出を実現してくれるアルゴリズム
「YOLOv7」は2022年7月に公開されたばかりのほやほや最新バージョン
YOLOは毎バージョン必ず感動してしまうのですが、とても性能の高いAI
ぜひ、みなさまの何かの参考になれば幸いです。
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今回も記事をお読みいただき、ありがとうございました！
また、次回もどうぞ、よろしくお願いいたします。
執筆者
原稿執筆
株式会社GROWTH JAPAN TECHNOLOGIES
我妻裕太
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