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画 像 処 理 メ ー ル マ ガ ジ ン
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２０１６年１２月１４日 Ｖｏｌ.１０７
------------------------------------------- 株式会社ケーアイテクノロジー
http://www.kitech.co.jp/
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・エンジニアコラム………………… 流行のディープラーニング
・ＫＩＴ情報発信…………………… 国際画像機器展を終えて
・編集後記…………………………… ゴーテンバーグのひとり言
■ エンジニアコラム --------------------------------------------------
流行のディープラーニング
ディープラーニングが色々な分野で注目されている事はとても嬉しい事です。
画像処理の世界にも、「ディープラーニングを使っては？」とか、もっと広い
分野で機械学習を使っては？と色々な分野の方から話題を頂くようになりました。
他の分野は、専門外なので除外しますが、画像処理の分野では、対象物が
自然界のもののように、人間にとって認識できるが、「識別をコンピュータ
向けに定義できていないもの」にマッチするのでは、ないでしょうか？
広く機械学習まで幅を広げると、もっとマッチするものもあるかと思いますが
ディープラーニングは学習の過程において、何故その状態になったか不明です。
もし「それは誤り」と思った結果が出ても、フィードバックする術が無い為
です。
十年以上前でしょうか？家電から鉄道まで「ニューラルネットかファジー」が
ブームになりました。
その後もニューラルネットを研究し続けた方には頭が下がる思いです。
あまり過度な流行二ならず、適材適所、機械学習が本当に適したところに使て
頂きたく、無理に不向きなところへの応用は慎重にしたいと思います。
■ ＫＩＴ情報発信 ----------------------------------------------------
国際画像機器展を終えて
今年の展示会で、出展者として感じた言を案内させて頂きます。
国際画像機器展は、画像関連でも、「Industrial」（工業用）の中でも
更に、検査装置用の出展が、最も多いと感じております。
ＫＩＴでは、開発している画像処理は、多種多様な産業分野に渡り
検査装置分野は、１割〜２割程度です。
それでも、創業以来皆勤賞で国際画像機器展には出展しております。
２１年間の出展で、この分野は、大ブレークする事も無い代わりに
無くなる事もない。と思っておりました。
今年の出展も、光源から、カメラ、画像処理と、まさに「画像機器展」に
ふさわしい各社の展示だったと思います。
このマーケットでも、業界再編が起こっているように感じました。
光源メーカーとカメラメーカーだったり、カメラメーカーと画像処理メーカー
だったり、隣り合ったブースが協業関係になっていたりと変化を感じました。
「画像処理の要素技術を解り易く」デモしているＫＩＴは、どのデモも
非売品であり、気楽にオモチャを使ったりとデモしてましたが、同様な
デモが減ってきたような気がした今年の展示会でした。
■ 編集後記 ----------------------------------------------------------
ゴーテンバーグのひとり言
耐久レースの作戦についてご紹介します。
プロの話ではないので、素人チームとしての話ですが、
作戦を考えるのは算数的要素が多いので、実例として紹介します。
ある４時間耐久レースが間もなく開催されます。
そのレースでは参加者人数に制限はなく、また各参加者は自分の車で走るので
一台の車で４時間走るレースとは、少し作戦が異なります。
勝敗を決める「クラス分け」は、参加車両の「平均排気量」になります。
私のチームは、1500CC〜2000CCのクラスです。
そこに、スポット参加で3436CCの車が応援に一台加わる事になりました。
過去のレースは、全車1586CCの車でしたので、ガソリンがもつ限り走り続ける
作戦が、唯一最適な作戦でした。すなわち３台で、８０分ずつ走るです。
ピットストップが２回で済むので、作戦に知恵は不要で、ひたすら走る事だけに
専念してきました。
ところが3436CCが加わった事で、もし2000CC以下にするには、
1586CC×４台＋3436CC×１台ですと、同じクラスになります。
もちろん大排気量なので、燃費も悪くこの車は８０分走れません。
最高６０分の計算です。すると、1586CC×３台＋3436CC×１台になりますが、
これでは平均が2000CCを超えて、上のクラス（当然速い車が多いクラス）に
なってしまいます。
一方５台で１チーム作ると、ピットストップが４回になり、ロスが生まれます。
さあ、本番は、どんな作戦になったでしょうか？その結果は？
次回の『画像処理メールマガジン』も宜しくお願いします！
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