CNN 対 Transformer: 画像認識モデルの説明

人工知能の柱である画像認識により、機械は人間のような精度で視覚データを解釈できます。医療診断から自動運転まで、このテクノロジーは畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) やビジョン トランスフォーマー (ViT) などの高度なモデルに依存しています。CNN はローカルな特徴抽出の効率で優位に立っていますが、トランスフォーマーはグローバルなコンテキストを捉えることに優れています。この記事では、これらのアーキテクチャを比較し、ハイブリッド イノベーションに焦点を当て、その現実世界への影響と、AI ビジョンの未来を形作る課題について考察します。

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN): 現代の視覚システムのバックボーン

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、人間の視覚皮質の階層構造にヒントを得た、現代の画像認識の基盤です。手動で設計された特徴に依存する従来の機械学習モデルとは異なり、CNN は、単純なエッジやテクスチャから複雑なオブジェクトまで、パターンの空間階層を生のピクセル データから直接自動的に学習します。特徴抽出を自己最適化するこの能力により、CNN はオブジェクト検出、医療用画像処理、顔認識などのタスクに不可欠なものとなっています。

CNN の核となるのは畳み込み層で、入力画像に学習可能なフィルター (カーネル) を適用します。これらのフィルターは、小さなウィンドウ (3×3 ピクセルまたは 5×5 ピクセルなど) で画像上をスライドし、エッジ、コーナー、色のグラデーションなどのローカルな特徴を検出します。各畳み込み演算は、フィルターのパターンが現れる領域を強調表示する特徴マップを生成します。複数の畳み込み層を積み重ねることで、ネットワークはより抽象的な表現を構築できます。初期の層は基本的な形状を捉え、より深い層は顔や車両などの複雑な構造を識別します。

計算の複雑さを管理し、過剰適合を防ぐために、プーリング層 (通常は最大プーリング) は、各ウィンドウから最も重要な情報のみを保持することで、特徴マップをダウンサンプリングします。たとえば、最大プーリングは 2×2 グリッドから最高値を抽出し、重要な特徴を保持しながら空間次元を削減します。このプロセスにより、並進不変性も導入され、CNN は画像内のオブジェクトの位置の変化に対して堅牢になります。

ReLU (Rectified Linear Unit) などの非線形活性化関数は、畳み込み層とプーリング層の後に続き、負の値を破棄することでネットワークが複雑な関係をモデル化できるようにします。最後に、ネットワークの端にある完全に接続された層がこれらの学習された特徴を集約し、画像をラベル (「猫」や「犬」など) に分類します。

主要なCNNアーキテクチャ

• レネット5 (1998): 手書き数字認識用に Yann LeCun が設計した先駆的な CNN は、現代のアーキテクチャの基礎を築きました。
• アレックスネット (2012): GPU を使用して CNN を拡張し、ImageNet 分類で画期的な進歩を達成し、ディープラーニングを普及させました。
• レスネット (2015): 消失勾配を軽減するために残差接続 (スキップ接続) を導入し、100 層を超えるネットワークのトレーニングを可能にしました。

CNN は効率性とローカル特徴抽出に優れているため、ビデオ分析やモバイル ビジョンなどのリアルタイム アプリケーションに最適です。ただし、ローカル受容野への依存により、長距離依存関係をモデル化する能力が制限されます。このギャップは、トランスフォーマーなどの新しいアーキテクチャによって解決されています。それにもかかわらず、CNN は、計算効率、解釈可能性、および X 線による病気の診断からスマートフォンでの顔認識の実現まで、さまざまな業界での実績により、広く使用されています。

ビジョントランスフォーマー（ViT）：画像理解の再定義

ビジョントランスフォーマー（ViT）は、コンピュータービジョンにおけるパラダイムシフトを表しており、もともと自然言語処理（NLP）用に設計されたトランスフォーマーアーキテクチャを視覚データに適応させることで、長年支配されてきたCNNに挑戦しています。2020年にDosovitskiyらによって導入されたViTは、十分に大きなデータセットでトレーニングした場合、純粋な自己注意メカニズムが画像分類タスクでCNNに匹敵するか、それを上回る可能性があることを実証しました。この画期的な進歩により、機械が視覚情報を処理する方法が再定義され、局所的な特徴よりもグローバルなコンテキストが重視されるようになりました。

ViT は、画像を文章中の単語に似たトークンのシーケンスとして扱うことで動作します。まず、入力画像が固定サイズのパッチ (例: 16×16 ピクセル) に分割され、ベクトルに平坦化されて線形に埋め込まれます。次に、これらのパッチ埋め込みが位置エンコーディングと組み合わされ、パッチ間の幾何学的関係を保持するために空間情報が注入されます。これは CNN にはない重要なステップです。結果のシーケンスはトランスフォーマー エンコーダーに送られ、そこで自己注意メカニズムがすべてのパッチ間の相互作用を動的に計算します。局所領域を個別に処理する CNN とは異なり、自己注意により、ViT はすべてのパッチと他のすべてのパッチの関連性を重み付けできるため、モデルは重要な領域 (例: 鳥の分類タスクにおける鳥のくちばし) を優先しながら無関係な背景ノイズを抑えることができます。

トランスフォーマー エンコーダーは、マルチヘッド セルフアテンションおよびフィードフォワード ニューラル ネットワークの複数のレイヤーで構成されています。各アテンション ヘッドは異なるパターンを学習し、多様な空間関係を捉えると同時に、レイヤーの正規化と残差接続によってトレーニングを安定化します。このアーキテクチャは長距離依存関係のモデリングに優れているため、ViT はシーンのセグメンテーションやきめ細かい分類 (犬の品種の区別など) など、全体的な理解を必要とするタスクに特に適しています。

主要な変圧器モデル

• ビジョントランスフォーマー（ViT）: 純粋なトランスフォーマー アーキテクチャを使用して ImageNet で 88.36% の精度を達成した基礎モデル。
• DeiT (データ効率の高い画像変換): 知識蒸留を導入し、教師モデル (CNN など) を模倣することで、ViT がより小さなデータセットで効果的にトレーニングできるようにしました。
• スウィントランス: 階層型シフトウィンドウを採用し、計算の複雑さを軽減し、高解像度画像への拡張性を実現しました。

ViT は規模が大きいほど成功します。大規模なデータセット (JFT-300M など) とモデルは一貫して優れたパフォーマンスを発揮し、遮蔽されたオブジェクトの検出や抽象芸術の解釈など、グローバルな推論を必要とするシナリオでは CNN を上回ります。ただし、計算要件は依然としてハードルとなっています。ViT のトレーニングには大規模な GPU クラスターと数週間のトレーニング時間が必要になることが多く、小規模な組織では利用が制限されます。さらに、ViT には CNN の本来の並進不変性がないため、堅牢性のために明示的にトレーニングしない限り、オブジェクトの位置の変化に対してより敏感になります。

こうした課題にもかかわらず、ViT はマルチモーダル AI システムの革新を促進してきました。CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) などのモデルは、ViT を活用してビジュアル データとテキスト データを整合させ、ゼロ ショット画像分類を可能にしています。研究はプルーニング、量子化、ハイブリッド アーキテクチャなどの手法を通じて効率性に焦点を当てており、ViT は拡張現実から衛星画像分析まで、リアルタイム アプリケーションでより実用的になりつつあります。

ハイブリッドモデル: 両方の長所を融合

ハイブリッド モデルは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とビジョン トランスフォーマー (ViT) の戦略的な融合であり、両方のアーキテクチャの相補的な長所を活用するように設計されています。CNN は畳み込み演算を通じて局所的な特徴を抽出するのに優れていますが、トランスフォーマーは自己注意を活用してグローバルな関係をモデル化します。ハイブリッド アーキテクチャは、効率、精度、適応性のバランスをとることを目指しており、リソースが制限されたモバイル アプリから大規模な産業システムまで、さまざまなタスクに汎用的に使用できます。

ハイブリッド モデルは、その中核として、低レベルの視覚パターン (エッジ、テクスチャなど) を効率的に処理するために、初期のレイヤーで CNN を使用することがよくあります。これらの最初の畳み込み段階では、空間解像度と計算負荷が削減され、「特徴コンプレッサー」として機能します。抽出された特徴は、次にトランスフォーマー ブロックに渡され、自己注意を適用して長距離の依存関係とコンテキストの関係をキャプチャします。この階層的なアプローチは、ローカルの詳細がより広範なシーンの理解に役立つ人間の視覚を模倣しています。たとえば、自動運転では、ハイブリッド モデルは CNN を使用して車線マークを検出し、トランスフォーマーを使用してフレーム全体の交通の流れを分析する場合があります。

主要なハイブリッドアーキテクチャ

• コインネット: 畳み込み層とトランスフォーマー ブロックを組み合わせ、深さ方向の畳み込みを使用して、自己注意を適用する前に空間推論を強化します。これにより、グローバル認識を維持しながら、回転とスケーリングに対する堅牢性が向上します。
• モバイルViT: エッジデバイス向けに設計されており、軽量の CNN ブロックを使用して「ビジュアル トークン」を生成し、トランスフォーマーで処理して高度な推論を行います。これにより、精度を犠牲にすることなく、スマートフォンと同等のレイテンシを実現します。
• コンヴネクスト: より大きなカーネル サイズ (7×7)、LayerNorm、逆ボトルネック レイヤーなどのトランスフォーマーのようなコンポーネントを統合して CNN を最新化し、純粋なトランスフォーマーとのパフォーマンス ギャップを埋めます。

ハイブリッド モデルは、データが限られている場合や計算リソースが制限されているシナリオで効果を発揮します。CNN の誘導バイアス (翻訳不変性や局所性など) を維持することで、膨大なデータセットに大きく依存する純粋なトランスフォーマーに比べて、オーバーフィッティングが軽減されます。同時に、トランスフォーマー コンポーネントにより、きめ細かい分類 (悪性黒色腫と良性の皮膚病変の区別など) やパノプティック セグメンテーション (シーン内のすべてのピクセルにラベルを付ける) などの微妙なタスクが可能になります。

ただし、ハイブリッド モデルの設計には慎重なトレードオフが必要です。畳み込み層を重視しすぎると自己注意のメリットが薄れ、トランスフォーマー ブロックが多すぎると計算コストが増大する可能性があります。最近の進歩では、入力の複雑さに基づいてモデルが CNN とトランスフォーマーの間でリソースを自動的に割り当てる動的アーキテクチャを通じてこれらの課題に対処しています。たとえば、農作物を検査するドローンは、高解像度の葉の分析にはより多くの CNN 層を使用し、大規模な灌漑の問題を特定するときにはトランスフォーマーに切り替える可能性があります。

業界では、ハイブリッド モデルが注目を集めています。医療用画像プラットフォームでは、局所的な腫瘍検出 (CNN の強み) と全体的な患者スキャン分析 (トランスフォーマーの強み) を組み合わせるためにハイブリッド モデルを使用しています。同様に、e コマースの大手企業は、CNN が製品の質感を識別し、トランスフォーマーがユーザーの意図を文脈化する、視覚検索用のハイブリッド システムを導入しています。

今後、研究は、CNN トランスフォーマー比率を最適化するための自動アーキテクチャ検索と、視覚と言語またはセンサー データを統合するクロスモーダル ハイブリッドに重点が置かれます。これらのモデルが進化するにつれて、高度な視覚 AI が民主化され、小規模な企業でも法外なコストをかけずに最先端の機能を活用できるようになります。

画像認識モデルの実際の応用

画像認識モデルは学術研究の域を超え、業界全体で極めて重要なツールとなり、効率、安全性、革新を推進しています。これらのテクノロジーは、人間のような精度で（多くの場合は人間を超える精度で）視覚データを解釈することで、ビジネスの運営方法、医療の提供方法、そして世界との関わり方を一変させています。

産業アプリケーション

• 健康管理CNN とトランスフォーマーは、X 線、MRI、CT スキャンを分析して、腫瘍、骨折、糖尿病性網膜症などの病気の初期兆候を検出します。たとえば、Google の DeepMind は、マンモグラムから乳がんを発見する点で放射線科医を上回る AI システムを開発しました。
• 自動運転車: テスラのオートパイロットとウェイモの自動運転車は、リアルタイムの物体検出（歩行者、車両）に CNN を活用し、複雑な交通パターンを理解してルートを計画するトランスフォーマーを活用しています。
• 小売り: アマゾンの「Just Walk Out」技術は、天井に取り付けられたカメラとCNNを使用して顧客が手に取った商品を追跡し、レジなしの買い物を可能にしています。同様に、ウォルマートは棚の監査に画像認識を採用し、在庫の正確性を確保しています。
• 農業Blue River Technology などのスタートアップ企業は、ビジョン モデルを搭載したドローンを配備して、作物の健康状態を監視し、害虫を特定し、農薬の使用を最適化し、収穫量を増やしながら環境への影響を軽減しています。

これらの分野以外では、画像認識は空港やスマートフォンの顔認識システム（例：AppleのFace ID）に利用され、生体認証を通じてセキュリティを強化しています。製造業では、ビジョンモデルが組立ラインの欠陥を検査し、無駄を削減しています。シーメンスは、AI搭載カメラを使用してタービンブレードの微細な欠陥を検出しています。エンターテインメント業界では、これらのツールをコンテンツのモデレーション（例：YouTubeの自動ビデオフィルタリング）や、顔の特徴をリアルタイムでマッピングするSnapchatのARレンズなどの没入型体験に活用しています。

新たなアプリケーションも同様に変革をもたらします。環境保護では、画像認識により、遠隔地の森林に設置したカメラトラップを介して絶滅危惧種を追跡できます。災害時には、ビジョンモデルを搭載したドローンが航空写真から被害を評価し、救助活動を加速します。芸術や文化にも恩恵が及びます。美術館では、絵画の真贋を鑑定したり、破損した工芸品を破片から復元したりするために AI が使用されています。

エッジ AI の台頭 (スマートフォンや IoT センサーなどのデバイスに軽量モデルを展開) により、アクセス性が拡大しました。たとえば、インドの農村部の農家は、CNN ベースのモデルを搭載したモバイル アプリを使用して、スマートフォンの写真から作物の病気を診断しています。一方、スマート シティでは、変圧器を使用してライブ カメラ フィードを分析し、渋滞を予測するなど、交通管理用のビジョン システムを統合しています。

しかし、これらの技術の導入は倫理的な問題を提起します。監視における顔認識の使用はプライバシーに関する議論を引き起こし、トレーニング データの偏りは医療診断の不一致につながる可能性があります。これらの課題に対処するには、透明性のある AI ガバナンスと多様なデータセットが必要であり、研究者や政策立案者が常に注力している分野です。

計算能力が向上し、モデルがより効率的になるにつれ、画像認識は日常生活に浸透し続けるでしょう。生徒の視覚的な関与に適応するパーソナライズされた教育ツールから、ユーザーのアップロードに基づいて服装を推奨する AI 駆動型ファッション プラットフォームまで、その可能性は無限です。視覚モデルと他の AI ドメイン (GPT-4V などのシステムにおける自然言語処理など) の融合により、視覚障害者を支援するために視覚的な手がかりを解釈する AI アシスタントなど、さらに豊富なアプリケーションが実現します。

課題と今後の展望

画像認識モデルは目覚ましい進歩を遂げていますが、その広範な導入には、技術的、倫理的、実用的面で大きなハードルがあります。これらの課題に対処することは、これらの技術が進化してもスケーラブルで公平かつ安全な状態を保つために不可欠です。

主な課題

• 計算コストViTs のような最先端のモデルをトレーニングするには、大規模な GPU クラスターとエネルギーが必要であり、環境問題が生じ、小規模な組織によるアクセスが制限されます。たとえば、1 つの大型変圧器モデルをトレーニングすると、その寿命期間中に自動車 5 台分に相当する量の CO₂ が排出される可能性があります。
• データ依存性: 視覚モデル、特にトランスフォーマーには、膨大なラベル付きデータセット (ImageNet の 1,400 万枚の画像など) が必要です。このようなデータのキュレーションはコストがかかり、時間がかかり、希少疾患の診断などのニッチな分野では実用的ではないことがよくあります。
• 堅牢性とバイアス: 現実のシナリオでは、モデルが予期せず失敗することがあります。敵対的攻撃 (微妙なピクセルの変動) は、高度なシステムでさえも誤認させ、自動運転などのアプリケーションの安全性を危険にさらす可能性があります。さらに、トレーニング データの偏り (特定の人口統計の過少表現など) により、顔認識において有害なステレオタイプが広がる可能性があります。
• 解釈可能性多くのビジョン モデルは「ブラック ボックス」として動作し、決定の監査を困難にします。これは、説明責任が最も重要である医療や刑事司法の分野では重大な問題です。

これらの障壁を克服するために、研究者は革新的な戦略を追求しています。MobileViT や TinyViT などの効率的なアーキテクチャは、精度を犠牲にすることなくパラメータ数を最適化し、スマートフォンやドローンなどのエッジデバイスへの展開を可能にします。ニューラルアーキテクチャ検索 (NAS) などの技術はモデル設計を自動化し、特定のタスク (天文学の低照度画像など) に合わせて構造を調整します。一方、量子化とプルーニングは、冗長な重みを削除したり数値精度を下げたりすることでモデルサイズを縮小し、エネルギー消費を大幅に削減します。

自己教師あり学習 (SSL) は、ラベル付きデータへの依存を減らすもう 1 つのフロンティアです。マスク オートエンコーダ (MAE) などの手法では、モデルをトレーニングして画像のマスク部分を再構築し、ラベルなしデータから堅牢な表現を学習します。同様に、NVIDIA の Omniverse などのツールを使用した合成データ生成では、自律走行車の極端な気象条件など、まれなシナリオ向けにフォトリアリスティックなトレーニング データセットを作成します。

倫理的および規制上の枠組みも進化しています。EU の AI 法や同様のポリシーは、リスクの高いアプリケーションを管理し、顔認識の透明性を義務付け、公共の場でのリアルタイムの生体認証監視を禁止することを目的としています。モデル カードや AI ファクトシートなどの共同イニシアチブは、モデルの制限、トレーニング データ ソース、さまざまな人口統計のパフォーマンスを文書化することで説明責任を促進します。

今後は、マルチモーダル学習がイノベーションの主流となるでしょう。画像とテキストを共同で処理する OpenAI の GPT-4V などのシステムは、視覚的な質問応答 (「このグラフを説明してください」など) や図を説明する AI チューターなどのアプリケーションを可能にします。脳の効率性にヒントを得たニューロモルフィック コンピューティングは、ハードウェアに革命を起こす可能性があります。たとえば、IBM の TrueNorth チップは、ニューラル ネットワークを模倣して、従来の GPU の 10,000 分の 1 のエネルギーで視覚タスクを実行します。

AI と拡張現実 (AR) およびロボット工学の統合により、画像認識の影響はさらに拡大します。雑然とした環境を移動するためにハイブリッド モデルを使用する倉庫ロボットや、外国語のテキストをリアルタイムで翻訳する AR グラスを想像してみてください。ただし、このビジョンを実現するには、材料科学、倫理、および人間とコンピューターの相互作用の進歩を融合した学際的なコラボレーションが必要です。

結局のところ、画像認識の将来は、機能と責任のバランスにかかっています。モデルが強力になるにつれて、モデルが害を与えるものではなく公平なツールとして機能することが、AI ビジョンの次の時代を定義することになります。

Flypix: 地理空間ビジョンに CNN とトランスフォーマーを活用する方法

画像認識におけるCNNとトランスフォーマーの議論が進む中、 フライピックス 理論的な議論を現実世界のアプリケーションに根付かせます。Flypix では、両方のアーキテクチャの長所を組み合わせて、衛星画像、ドローンによる撮影、航空写真などの複雑な地理空間データをデコードします。CNN は、局所的な特徴抽出により、インフラストラクチャの変更や作物のパターンを識別する能力を強化します。一方、Transformer は、広大な景観や複数の時間的データセットにおける長期的な依存関係をモデル化するのに役立ちます。このハイブリッド アプローチは、CNN と Transformer の選択はバイナリではなく、問題の規模とデータの空間的および時間的複雑さによって決まるコンテキストである、という当社の哲学を反映しています。

私たちのワークフロー: アーキテクチャとツールの橋渡し

• 精度のためのCNN: 道路網や灌漑システムなど、空間階層が重要となるきめ細かい特徴を検出するために、ResNet などの CNN ベースのモデルを活用しています。
• コンテキストのためのトランスフォーマー大陸規模の衛星モザイクを分析したり、長年にわたる環境の変化を追跡したりする場合、当社のトランスフォーマー レイヤーは、CNN が見逃す可能性のあるグローバルな関係を捉えます。
• Python による柔軟性: 当社のパイプラインは PyTorch と TensorFlow を統合しており、小規模プロジェクトで使用するのと同じ環境でハイブリッド モデルのプロトタイプを作成できます。
• 現実世界への影響: 森林破壊や都市開発の監視のいずれの場合でも、精度と計算効率のバランスが取れたアーキテクチャを優先し、強力かつ展開可能なソリューションを実現します。

CNN のピクセルレベルの精度と Transformer の全体的なビジョンを融合することで、モデルを議論するだけでなく、その組み合わせの可能性を証明します。私たちにとって、この相乗効果は理論的なものではなく、ピクセルを持続可能性、農業、都市計画のための実用的な洞察に変える方法です。

結論

CNN とトランスフォーマーは、画像認識における 2 つの異なる哲学を表しています。前者はローカルな特徴抽出に優れ、後者はグローバルなコンテキストをマスターしています。ハイブリッド モデルと継続的なイノベーションにより、これらの境界があいまいになり、さまざまなアプリケーションに対応する多目的ツールが作成されています。この分野が進化するにつれて、効率、精度、アクセシビリティのバランスが重要になります。エッジ デバイス向けに CNN を最適化する場合でも、産業用途向けにトランスフォーマーをスケーリングする場合でも、画像認識の将来は、インテリジェント マシンとの連携を深め、世界を見る方法と世界と対話する方法を変革することが期待されます。

よくある質問