※画像は新商品登録の手間を大幅に削減 画像認識向けインスタント物体登録技術: NECの最先端技術より
※この記事はデータサイエンス専門メディア「Da-nce」からの転載です
NECは9月30日に、画像認識の正解付け作業（アノテーション）を自動化する「画像認識向けインスタント物体登録技術」を開発したと発表した。小売業や物流業向けに、2022年の製品化を目指す。
「画像認識向けインスタント物体登録技術」は、商品を手に持ちカメラの前で動かすだけで、画像認識モデルに商品が登録できるもの。カメラを使った画像認識で無人決済や棚商品管理、出荷検品などが広まる中、あらかじめ各商品の画像を複数枚撮影して画像認識モデルを構築する商品登録作業が欠かせない。
しかし、毎月数百の商品が入れ替わるコンビニやスーパーなどの小売業、管理する物品が現場ごとに多岐にわたる物流業では大きな負担となっていた。
同技術（以下、インスタント物体登録）はそうした課題を解決する2つの特長を備えている。
1. アノテーション作業をAIで自動化
インスタント物体登録は人手による正解付け作業をAI技術で自動化し、画像認識モデルを自動的に構築する。カメラ画像から動いている前景である商品と動いていない背景を分離することで、どのような複雑な背景であってもきれいに除去し、商品の画像領域だけを正確に切り出すのだ。加えて、商品を動かすことで発生する画像のブレや、手による隠れなどの学習データとして不適切な画像を自動的に除去し、データクレンジングの手間も減らす。
これまでは1つの商品のアノテーションに30分以上かかっていたが、10〜20秒カメラの前で商品を回すと自動で学習して画像認識モデルに組み込むので、特別やスキルやノウハウも必要ないという。
2. 1台のカメラ、任意の場所で商品登録可能
商品を手に持ってカメラの前で10～20秒くるくると回転させるだけで、商品の画像認識に必要な多数面の画像を学習データとして自動収集する。これまでは回転台撮影装置などの専用撮影機材で数百枚程度の撮影が必要だった。インスタント物体登録ではカメラ1台だけで撮影できるので、小売業や物流業の現場で手軽に商品登録ができる。
手で回して撮影できるということは、ポテトチップスなど袋状の製品を実運用に近い形で撮影・登録できるというメリットもある。
この技術を開発したのは少データ学習技術を研究しているチームで、少ないデータで精度の高い学習を実現する学習アルゴリズムの研究に取り組んできた。深層学習のデータ作成にかかるコストを削減するには、学習アルゴリズムの進化と学習データ作成の効率化という2つのアプローチがあるが、同チームは後者に着目。「データ作成そのものを自動化する技術があってもよいのでは」と考えた結果、インスタント物体登録の開発に至ったという。
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NECは今後、開発を強化し、2022年度の製品化を目指すという。
＞＞プレスリリース
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