コンピュータビジョン（CV）

コンピュータビジョン（CV）は、視覚世界を解釈し理解するためにコンピュータを訓練する人工知能（AI）の分野である。カメラやビデオからのデジタル画像、ディープラーニングモデルを使用することで、機械は物体を正確に識別・分類し、「見たもの」に反応することができる。その目標は、コンピュータが人間の視覚を再現できるようにすることであり、そのためには膨大な量の視覚データを処理・分析して意味を理解する必要がある。この分野は、ディープラーニングの進歩と大規模なデータセットの利用可能性のおかげで急速に成長している。

コンピュータ・ビジョンの仕組み

コンピュータビジョンは、機械学習（ML）アルゴリズムを視覚データに適用することで機能する。オブジェクトを認識するように明示的にプログラムされるのではなく、CVモデルは何千、何百万ものラベル付き画像からパターンを識別することを学習する。例えば、猫を認識するモデルを学習させるには、猫の特徴を自力で識別できるようになるまで、数え切れないほどの猫の画像を与えることになる。

現代のCVは、ディープラーニングモデル、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に大きく依存している。CNNは、画像データの処理に非常に効果的なニューラルネットワークの一種である。画像にフィルター（またはカーネル）を適用し、エッジ、テクスチャ、形状などの重要な特徴を強調する特徴マップを作成することで機能する。これらのネットワークは、多くの一般的なコンピュータ・ビジョン・タスクに力を与え、機械が視覚情報をより高い精度で分析することを可能にする。

コンピュータビジョンと画像処理の比較

コンピュータビジョンと画像処理は密接に関連しているが、同じものではない。画像処理はCVのサブセットであり、デジタル画像を操作して、それを向上させたり、有用な情報を抽出したりすることに重点を置いている。画像を鮮明にしたり、ぼかしたり、フィルタリングしたりする操作が含まれる。対照的に、コンピュータビジョンは、画像の内容を解釈し理解することを目的とすることにより、さらに一歩進んでいる。例えば、画像処理は写真の画質を向上させるために使用され、コンピュータ・ビジョンは写真の中の人物、物体、シーンを識別するために使用されます。この違いについては、デジタル画像処理の詳細な概要をご覧ください。

コンピュータ・ビジョンの主要課題

コンピュータ・ビジョンには、機械が視覚データを分析・解釈するためのいくつかの重要なタスクが含まれている：

• オブジェクト検出：これは、画像やビデオ内のオブジェクトを識別し、位置を特定することを含む。Ultralytics YOLOのようなモデルは、検出された各オブジェクトの周囲にバウンディングボックスを描き、それにクラスラベルを割り当てます。
• 画像の分類：このタスクでは、あらかじめ定義されたカテゴリセットから画像全体に単一のラベルを割り当てる。例えば、画像を "猫 "か "犬 "かで分類する。
• 画像のセグメンテーション：オブジェクト検出とは異なり、セグメンテーションは画像内の各ピクセルを分類する。画像の内容をより詳細に理解することができる。サブタスクとして、インスタンスセグメンテーションと セマンティックセグメンテーションがある。
• 姿勢推定：これは、空間における人や物体の位置と向きを決定するために使用される。ロボット工学、拡張現実（AR）、人間の活動分析などで広く使用されている。
• 物体追跡：このタスクは、ビデオシーケンス内の1つまたは複数の物体を時間経過とともに追跡する。監視や自律航法などの用途に極めて重要である。

実世界での応用

コンピュータビジョンのアプリケーションは、様々な分野でますます普及しています：

• 自律走行車CVは自動運転車にとって不可欠であり、周囲の状況を認識し、歩行者や他の車両を検知し、交通標識を読み取り、安全にナビゲートすることを可能にする。ウェイモや テスラのような企業は、CVシステムに大きく依存しています。車載用AIソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。
• ヘルスケア 医療画像解析では、X線、CTスキャン、MRIの腫瘍や骨折などの異常を放射線技師が検出するのに役立っている。また、ロボット手術や患者のモニタリングにも使用されています。放射線医学におけるCVの影響についてはこちらをご覧ください：人工知能また、YOLO11が腫瘍検出にどのように使用されているかもご覧ください。
• セキュリティと監視CVは、侵入者の検知、個人の追跡、群衆の行動分析のための自動監視システムに電力を供給します。セキュリティアラームシステムの構築方法をご覧ください。
• 小売業：アプリケーションには、棚のモニタリングによる在庫管理、顧客行動分析、Amazon Goのようなレジなしレジシステムなどがある。
• 製造業CVは、品質管理、欠陥検出、組立ラインの監視、ロボットの自動化に使用されています。YOLO11でスマートな製造ソリューションの作り方について学びましょう。
• 農業：このテクノロジーは、作物のモニタリング、病気の検出、雑草の識別、自動収穫によって精密農業を可能にする。リアルタイム作物健康モニタリングについて読む。

ツールとフレームワーク

コンピュータビジョンモデルの開発とデプロイは、様々なツールやフレームワークによって容易になっている。PyTorch（PyTorch公式サイトへ）やTensorFlow（TensorFlow公式サイトへ）のようなライブラリは、モデル構築の基礎となる。OpenCVのようなオープンソースライブラリは、リアルタイムコンピュータビジョンのための膨大な関数コレクションを提供する。

Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、データセットの管理やカスタムモデルのトレーニングから デプロイまで、CVプロジェクトのライフサイクル全体を効率化します。ONNXのような標準化されたフォーマットの使用は、異なるフレームワーク間の相互運用性の確保にも役立つ。これらの技術が成熟するにつれて、業界全体のイノベーションを促進し続けるだろう。