画像分類

画像分類とは、「猫」「車」「腫瘍」など、画像全体にラベルを割り当てるタスクです。これはコンピュータービジョンにおける中核的な課題の一つです。

目的

目的は、検索、分析、意思決定のために画像内のオブジェクトまたはカテゴリの認識を自動化することです。

重要性

• コンピュータービジョンにおける基礎的なタスク。
• 医療、小売、安全監視に使用されます。
• 1 つの画像で複数のオブジェクトをキャプチャすることに制限があります。
• オブジェクトの検出とセグメンテーションに関連します。

仕組み

1. 画像のデータセットを収集してラベルを付けます。
2. 特徴を抽出する（従来どおり）か、CNN を使用して表現します。
3. ラベル付けされた例に基づいて分類器をトレーニングします。
4. 未知のテストデータに基づいて評価します。
5. 実際の環境で新しい画像を分類するために展開します。

例（実世界）

• ImageNet チャレンジ: 画像分類研究のベンチマーク。
• Google フォト: 検索と整理のために画像を分類します。
• 医療 AI: X 線画像を「正常」や「病気」などのカテゴリに分類します。

参考文献 / さらに読む

• Krizhevsky他「深層畳み込みニューラルネットワークによるImageNet分類」NeurIPS 2012。
• スタンフォード大学の CNN に関する CS231n コース。
• IEEE パターン分析および機械知能トランザクション。