カヤバ KYB NEW SRスペシャル リア(左右セット) プレサージュ TNU30 QR25DE 4WD 98/6~00/7 ショックアブソーバー


 >  > カヤバ KYB NEW SRスペシャル リア(左右セット) プレサージュ TNU30 QR25DE 4WD 98/6~00/7 ショックアブソーバー
000
DIXCEL ディクセル ブレーキローター HS リア HS3352538Sホンダ インテグラ DC2/DB8 Si/Si-R 93/6~01/07

AI BLOG

Development

Research

自動運転にも応用される精緻な画像認識技術、「画像セグメンテーション」とは?事例を交えてわかりやすく解説

Naoki Kitamura

  • 画像解析

近年、ディープラーニング(深層学習)を中心とした機械学習の技術が注目を集めています。そのホットな応用先の1つが画像認識です。

今回は「画像×機械学習」によって、精緻な画像識別を可能にする技術、”画像セグメンテーション”について見ていきましょう。

【ディープラーニングを使った画像認識モデルの開発については、こちらからお気軽にご相談ください。】

カヤバ KYB NEW SRスペシャル リア(左右セット) BOSCH(ボッシュ) プレサージュ TNU30 QR25DE 4WD 98/6~00/7 ショックアブソーバー ヘッドライト

「画像×機械学習」といってもその応用例はたくさんあります。
画像セグメンテーションの特徴を理解するためにも、まずはよく使われているその他の画像分類技術も見ていきましょう。
今回は画像セグメンテーションを含む、こちらの3つを紹介します。

1)画像分類(classification)…”その画像が何なのか”を識別
2)画像検出(detection)…”その画像のどこに何があるのか”を識別
3)画像セグメンテーション(segmentation)…”その画像領域の意味”を識別

1)画像分類(classiification)…”その画像が何なのか”を識別

画像分類では、”その画像が何なのか”カテゴリ分けします。
例えば、様々な寿司ネタの書かれた画像を「これはサーモン、これはいくら、これはとろ、、、」というように一枚一枚分類していく感じになります。

最近AmazonからリリースされたAmazon RekognitionのObject and scene detectionもこの画像分類にあたりますね。


こちらの画像では、対象の画像がCityやDowntown、Metropolisであると分類されています。
この方法では1枚の画像が1つの物体等を映し出していた場合には有効ですが、複数の対象が写っていた場合、それぞれを認識することはできません。
例えば、今机にある複数の物体を写真に撮ってRekognitionにアップロードしてみます。

本来であれば「カップとスマホとボトル」が写っているのですが、Amazon Rekognitionでは画像全体へのラベル付けとしてCupやCoffee Cupが上位に来ています。
これでは 【FUJITSUBO】AUTHORIZE S マフラー NT32 エクストレイル 2.0 4WD などにお勧め 品番:350-18031 フジツボ オーソライズS、複数の物体が画像に入り込むシーンでは使えないですね。そういった場合には「画像検出(detection)」を活用することになります。

2)画像検出(detection)…”その画像のどこに何があるのか”を識別

detectionと呼ばれる画像検出では、“何があるのか”に加え“どこにあるのか”も識別ができます。
例えば CRIMSON(クリムソン) CLUB LINEA L747S (クラブリネア L747S) 21インチ 9.0J PCD:120.65 穴数:5 inset:49 DISK TYPE:SUPER LOW カラー:ブラックポリッシュ [ホイール1本単位]/H、先程の画像を例にとると、以下のように「コーヒー、ボトル、スマホ」という3つのwhatとwhereが識別できます。

Facebook上に写真をアップロードすると 【送料無料】 265/70R17 17インチ INTER MILANO インターミラノ MUD BAHN XR-526 7.5J 7.50-17 YOKOHAMA ヨコハマ ジオランダー H/T G056 サマータイヤ ホイール4本セット【YOsum18】、

カヤバ KYB NEW SRスペシャル リア(左右セット) プレサージュ TNU30 QR25DE 4WD 98/6~00/7 ショックアブソーバー

~ KYB カヤバ ショックアブソーバ ~
『 NEW SR SPECIAL 』は、従来のスポーツショックにありがちな不快なゴツゴツ感を可能な限り押さえたうえで、
走安性を高めます。設定車種も国内NO.1、満足感も100%です。
快適な乗り心地と驚くほどの走安性が高次元で両立したショックアブソーバです。

減衰力特性
純正を100%とした場合「NEW SR SPECIAL」は伸び側125%/縮み側115%
※あくまでも目安になります。


※TEMS・フットセレクター等・特殊品については、備考に必ずコメントがあります。
コメントのないものは非装着品となりますのでご注意下さい。

◎こちらの商品の詳しい説明及び最新の車種適合は メーカーホームページを参照して頂くか、当社までお電話でご連絡下さい。


◎お届け商品はリア(左右セット)になります。

☆適合車種を必ずご確認下さい☆

◆メーカー名:ニッサン
◆車種:プレサージュ
◆型式:TNU30
◆エンジン型式:QR25DE
◆年式:1998/6~2000/7
◆適合グレード:-
◆駆動:4WD
◆備考1:
◆備考2:除く 電調式アブソーバー装着車

◆メーカー品番:NSF2076

送料:600円(離島:1500円・沖縄:2000円かかります。)
代引手数料:500円


発送までの
  目安
●商品手配後、(銀行振込は入金確認後)からメーカーに在庫がある場合は
3~5営業日で発送となります。
まれに欠品・受注生産で納期に時間を要する場合がありますので
お急ぎの方は誠に恐れ入りますが、納期をお問い合わせ下さい。
発送詳細●発送は宅急便での発送となり、送料は「お支払い・送料」に
記載の通りとなります。
発送業者のご指定は出来ません事を予めご了承下さい。
支払方法●支払い方法につきましては、ショッピングガイドを御参照下さい。
注意事項●商品手配後(入金後)のキャンセル・商品変更・数量変更は出来ませんので、ご了承下さい。
お急ぎの方は必ず在庫確認をして頂き、弊社より回答をさせて頂いた上でご注文下さい。
在庫確認の質問を行わなかった場合の納期対応は可能な限り対応させて頂きますが、その時の在庫状況による事をご了承下さい。
●商品についてはお客様の責任でお選び下さい。
画像について商品掲載画像はイメージ画像になります。
お届けする商品は車両の仕様等によってを異なる場合がございますので
予めご了承下さい。

、顔の部分をタグ付けできるようになっていますが、あの技術も顔を検出する画像検出が使われている例ですね。
Amazon RekognitionにもFace Analysisの機能があったのでこちらの画像も例として載せておきます。

この画像のように、”顔がどこにあるのか?”が顔認識では取得できています。

3)画像セグメンテーション(segmentation)…”その画像領域の意味”を識別

それでは今回のメインである画像セグメンテーションについて見ていきましょう。
Semantic Segmentation と呼ばれる画像セグメンテーションでは、画像全体や画像の一部の検出ではなくピクセル1つひとつに対して、そのピクセルが示す意味をラベル付けしていきます。

画像を見たほうがわかりやすいので実際の画像を見てみましょう。

引用:http://jamie.shotton.org/work/research.html

一番左の画像では、”牛(cow)”に加え“草(grass)”も色づけされています。
これまでに紹介した画像検出では牛という物体が4体検出される以上のことはできませんでしたが 「複数種類あり」 リヤ クオータ 右側 の トリム パネル ■ 『図の略番 94025 のみ』 スバル純正部品 エクシーガ 適合年式[平成20年04月~next]『品番』 94027YC060JC ^j122^、Semantic Segmentationでは画像全体がピクセルごとに意味づけされます。

この技術の応用例の1つ、自動車の自動運転があります。自動運転では以下のようにリアルタイムでセグメンテーションが行われます。

引用:http://worldwide.chat/E6gij6IS8n0.video

ファッション領域で画像セグメンテーションを使ってみる。

それでは画像セグメンテーションの精度をみるために、実際に人間が着ている服装をsemantic segmentationで識別してみましょう。ここから少し技術的な話になります。

○アルゴリズム
今回はFully Convolutional Neural Networkを使いSemantic Segmentationを行います。

引用:https://arxiv.org/abs/1411.4038

○データセット
こちらのデータセットを拝借しました。
https://sites.google.com/site/fashionparsing/dataset

こちらのデータ・セットでは、左図のような通常の写真と右図のようなピクセルごとに色付けされた画像のセットが2683組あり、「背景」「Tシャツ」「カバン」「ベルト」「ブレザー」「ブラウス」「コード」「ドレス」「顔」「髪」「帽子」「ジーンズ」「レギンス」「パンツ」「スカーフ」「靴」「シャツ」「肌」「スカート」「靴下」「ストッキング」「サングラス」「セーター」という領域に分けて色付けがされています。

○学習

今回は私たちインキュビット社にあるNvidia GPU TitanXのマシンを使ってTensorFlowで実装を行い、データのうち90%を学習に10%を検証に使いました。
Adam optimizerのモデルを使い、バッチサイズ:50、学習率:10^-5、ドロップ率:0.5をという条件で約10時間かかっています。

○結果

セグメンテーションの精度はまぁまぁなようですが、すこし色が違う部分が有りますね。ブラウスやブレザー、ジーンズやレギンス等、細かな部分を識別しきれていないようです。人間がみても見分けづらい箇所なので、難易度は高いのでしょう。

データセットが100万組ほどあるとジーンズとレギンスといった細かい違いにも対応できるかと思います。しかし今回は2700枚以下のセットしかないので、以下のようにも少し大雑把でシンプルな分類にしてみましょう。

・Tシャツ、かばん、ブレザー、ブラウス、コート、セーター → トップス
・顔、帽子、サングラス → 顔
・ジーンズ、レギンス、パンツ、ショートスカート → ボトム
・靴下、ストッキング → 靴下

今度はかなり正答例と近くなりましたね。
画像セグメンテーションではこのような感じで、学習データを用意しモデルを作成していきます。

■最後に
今回の記事では
・「画像×機械学習」の応用として、画像分類、画像検出 、画像セグメンテーションを紹介しました。
・画像セグメンテーションの例として、服装のセグメントのステップを実際のデータを用いてご紹介しました。

Incubitでは「検査/検品作業」「産業用ロボット」「車両/交通」「医療」の4領域を中心に、ディープラーニングを用いた画像認識エンジンをオーダーメイドで開発しています。
詳しくは「Incubit Vision Services」をご覧頂くか、こちらからお気軽にお問い合わせください。

 

ディープラーニング技術を用いた、Incubitの画像認識モデル開発サービス 「Incubit Vision Service」
について、詳しくはこちらをご確認ください。

 

17インチ サマータイヤ セット【適応車種:ステップワゴン スパーダ(RG系)】WEDS レオニス グレイラ アルファ BMCミラーカット 7.0Jx17Bluearth エース AE50 215/50R17
SERVICE
私達は、最先端のディープラーニング・機械学習技術を活かして、様々な業界のプレイヤーと手を組み、次の時代のサービス/プロダクトを共創していくパートナーです。
Leveraging the latest in deep learning and machine learning technology, we collaborate hand-in-hand with players in various industries as a partner to co-create next generation products and services.
CONTACT
If you are interested in learning more about our company and services, please feel free to contact us here. We look forward to building new partnerships and working together on exciting projects!
{yahoojp} {incubit.co.jp}
{yahoojp}jpprem01-zenjp40-wl-zd-75906