From:山極綾子
機械学習関連の最新情報を得たい時。
いつも力になってくれたのはTwitterのとあるアカウントでした。
ぼーっと眺めていても目の前に情報を流してくれて。
そのサイトを運営してくれている人が内容を要約してくれて。
本当にありがたいと思っていたのに…。
最近めっきり見なくなってしまいました。
何かあったのでしょうか。
…それが、きっと、何かあったのです！
いつも情報を共有してくれるアカウントを覗きに行ってみると、
そこにあった最新の投稿は2023年3月29日。
ほぼまる3か月も更新されていなかったのです！
目の前に出てこない事が当たり前だと思うとともに、
中の人に何かあったのかと心配になります。
大丈夫だと良いのですが。
自動で流れてくる最新研究が止まってしまったならば、自分で探しに行くしかありません。
と言うことで今回は、Browse State-of-the-Artというサイトを見に行きました。
このサイトはどんなものかと言いますと、
現在「一番良い」モデルを紹介してくれているサイトです。
あるデータセットAについてはこのモデルが一番精度が良くて。
別のデータセットBにはこっち。
加えて各モデルを提案している論文のリンクも載せてくれているという、
研究には欠かせないサイトです。
その中で気になったのが、Semantic Segmentationという問題の分野です。
こちらは例えば町の写真を見て、それぞれビルなのか人なのか車なのかを
識別するような問題です。
もちろんデータセットによって「一番強い」モデルは異なるのですが、
街中の写真データセットに対して強いモデル「InternImage」を見てみることにしました。
https://arxiv.org/abs/2211.05778
複雑なモデルを使ってはいるのですが、面白いなと思った仕組みが一つ。
全体をしっかり見るのではなく、ばらばらと、
周辺をきちんと見るモデルになっているようでした。
画像をAIに学習するとき、基本的には注目している部分と近しい箇所は全てきちんと学習します。
しかしInternImageは、イレギュラーに、ばらつきを持って画像を学習していました。
つまり、一つに固執するよりも、全体像をとらえることが良いということでしょうか。
人間も視野を広くもつことが重要とは思いますが、
機械学習でも同じようなことがあるなんて…！
モデルと人間の共通項を見つけるとなんだかとっても嬉しくなってしまいます。
人間をマネするのは機械学習において重要な要素なのかもしれません。
山極綾子
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