EfficientNetアーキテクチャとその複合スケーリングの魔法を理解しましょう！最高レベルの画像分類とセグメンテーション効率を実現するEfficientNet B0-B7を探求します。
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EfficientNetアーキテクチャとその複合スケーリングの魔法を理解しましょう！最高レベルの画像分類とセグメンテーション効率を実現するEfficientNet B0-B7を探求します。
2019年、Google AIの研究者たちは、画像内の物体やパターンを認識するために構築された、最先端のコンピュータビジョンモデルであるEfficientNetを発表しました。これは主に画像分類のために設計され、画像をいくつかの定義済みカテゴリのいずれかに割り当てることを目的としていました。しかし今日、EfficientNetは、物体検出、セグメンテーション、転移学習のような、より複雑なタスクのバックボーンとしても機能しています。
EfficientNet以前は、このような機械学習およびVision AIモデルは、レイヤーを追加したり、それらのレイヤーのサイズを大きくしたりすることで、精度を向上させようとしていました。レイヤーは、パターンを学習し、精度を向上させるためにデータを処理するニューラルネットワークモデル（人間の脳に触発された一種の深層学習モデル）のステップです。
これらの変更により、従来のAIモデルはより大きく、より遅くなり、余分な精度は、必要な計算能力の大幅な増加と比較して、多くの場合最小限でした。
EfficientNetは異なるアプローチを取りました。深さ（レイヤー数）、幅（各レイヤーのユニット数）、および画像解像度（入力画像の詳細レベル）をバランスの取れた方法で同時に増加させました。この複合スケーリングと呼ばれる方法は、利用可能なすべての処理能力を確実に使用します。その結果、ResNetやDenseNetなどの古いモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮できる、より小型で高速なモデルが実現します。
今日、Ultralytics YOLO11のような新しいコンピュータビジョンモデルは、より高い精度、速度、効率を提供します。それでも、EfficientNetは、多くの高度なアーキテクチャの設計に影響を与えた重要なマイルストーンです。
この記事では、EfficientNet について、その仕組み、独自性、そしてコンピュータビジョンにおいて今もなお重要である理由を5分で解説します。それでは始めましょう！
EfficientNetが設計される前は、ほとんどの画像認識モデルは、レイヤーを調整したり、入力画像のサイズを大きくしてより詳細な情報をキャプチャしたりすることで、精度を向上させていました。これらの戦略は結果を改善しましたが、モデルをより重く、より要求の厳しいものにしました。これは、より多くのメモリとより優れたハードウェアが必要になることを意味しました。
EfficientNetは、個々のレイヤーを変更する代わりに、複合スケーリングと呼ばれる手法を使用して、深度、幅、および画像解像度をまとめてスケーリングします。このアプローチにより、モデルは単一の側面を過負荷にすることなく、効率的に成長できます。
EfficientNetアーキテクチャは、一連のブロックを介して画像を処理します。各ブロックは、より小さなモジュールから構築されています。各ブロック内のモジュールの数は、モデルのサイズによって異なります。
小型バージョンは使用するモジュールが少なく、大型バージョンはモジュールをより頻繁に繰り返します。 この柔軟な設計により、EfficientNetは、モバイルデバイスから大規模システムまで、幅広いアプリケーションで高い精度と効率を実現できます。
化合物スケーリング法は、モデルの深度、幅、および画像解像度を拡大しますが、それらのバランスを保ちます。これにより、コンピューティング能力を効率的に使用できます。このシリーズは、EfficientNet-B0と呼ばれるより小さなベースラインモデルから始まり、これが他のすべてのバージョンの基礎となります。
B0から、モデルはEfficientNet-B1からEfficientNet-B7という名前のより大きなバリアントにスケールアップします。各ステップで、ネットワークは追加のレイヤーを獲得し、チャネル（処理に使用されるユニット）の数を増やし、より高解像度の入力画像を処理します。各ステップでの成長量は、複合係数と呼ばれるパラメータによって決定され、深さ、幅、解像度が独立してではなく、固定された比率で増加するようにします。
次に、EfficientNetのアーキテクチャを見ていきましょう。
モバイルおよび組み込みデバイス向けに最適化された軽量なコンピュータビジョンモデルであるMobileNetV2をベースに構築されています。その中核となるのは、Mobile Inverted Bottleneck Convolution（MBConv）ブロックです。これは、標準的な畳み込みと同様に画像データを処理しますが、計算量が少ない特殊なレイヤーです。このブロックにより、モデルは高速かつメモリ効率が高くなります。
各MBConvブロック内には、Squeeze-and-Excitation（SE）モジュールがあります。このモジュールは、ネットワーク内のさまざまなチャネルの強度を調整します。重要なチャネルの強度を高め、他のチャネルの強度を弱めます。このモジュールは、ネットワークが画像内の最も重要な特徴に焦点を当て、残りの特徴を無視するのに役立ちます。EfficientNetモデルは、Swish活性化関数（ネットワークがパターンを学習するのに役立つ数学関数）も使用しており、これにより、以前の方法よりも画像内のパターンをより適切に検出できます。
さらに、DropConnectを使用しており、トレーニング中にネットワーク内の一部の接続がランダムにオフになります。この確率的正則化法（モデルが一般化する代わりにトレーニングデータを記憶するのを防ぐためのランダム化手法）は、ネットワークがより堅牢な特徴表現（データ内のより強力で一般的なパターン）を学習し、未知のデータへの転移を改善することにより、過学習を軽減します。
EfficientNetモデルの仕組みについて理解が深まったところで、さまざまなモデルのバリアントについて説明します。
EfficientNetモデルはB0からB7までスケールし、B0は速度と精度のバランスを取るベースラインとして開始します。各バージョンは、深さ、幅、画像解像度を向上させ、精度を向上させます。ただし、B1やB2から高性能なB6やB7まで、より多くの計算能力も必要とします。
EfficientNet-B3およびEfficientNet-B4モデルは、より大きな画像のバランスを取りますが、B5は、精度を必要とする複雑なデータセットによく選択されます。これらのモデルを超えて、最新のモデルであるEfficientNet V2は、トレーニング速度を向上させ、小さなデータセットをより適切に処理し、最新のハードウェア向けに最適化できます。
EfficientNetは、他の多くのモデルよりも少ないメモリと処理能力で、正確な結果を生み出すことができます。そのため、科学研究から人々が日常的に使用する製品まで、多くの分野で役立ちます。
肺のCTスキャンのような医用画像には、正確な診断に不可欠な微妙な詳細が含まれていることがよくあります。AIモデルは、これらの画像を分析して、人間が検出するのが難しい可能性のあるパターンを明らかにするのに役立ちます。この目的のためにEfficientNetを適応させたものの1つが、医用画像解析用に特別に設計されたMONAI（Medical Open Network for AI）EfficientNetです。
EfficientNetのアーキテクチャを基に、研究者たちは腫瘍を検出するために肺CTスキャンを分類するモデルであるLung-EffNetも開発しました。腫瘍を良性、悪性、または正常として分類でき、実験環境で99%を超える精度を達成したと報告されています。
物体検出とは、画像中の物体を検出し、その位置を特定するプロセスです。セキュリティシステム、自動運転車、ドローンなどのアプリケーションにおいて重要な役割を果たします。
EfficientNetは、画像から特徴を抽出する非常に効率的な方法を提供したため、この分野で重要な存在となりました。その深さ、幅、解像度をスケーリングする方法は、モデルが重すぎたり遅すぎたりすることなく、いかに正確であり得るかを示しました。そのため、EfficientDetのような多くの検出システムは、EfficientNetをバックボーンとして使用しています。
Ultralytics YOLO11などの新しいモデルは、速度と精度を組み合わせるという同じ目標を共有しています。効率的なモデルへのこの傾向は、EfficientNetのようなアーキテクチャのアイデアに強く影響を受けています。
コンピュータービジョンプロジェクトでEfficientNetを使用する利点をいくつかご紹介します。
EfficientNetの使用には多くのメリットがありますが、EfficientNetの制限事項もいくつかあります。以下に留意すべき点を示します。
EfficientNetは、深さ、幅、画像解像度のバランスを保つことで、コンピュータビジョンモデルの成長方法を変えました。これは依然として重要なモデルであり、より新しいアーキテクチャにも影響を与えています。特に、コンピュータビジョンの歴史において重要な位置を占めています。
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