知識クイズ：画像処理アプリケーションにおけるディープラーニング

May, 13, 2025--マシンビジョンや画像処理アプリケーションにおけるディープラーニングアルゴリズムの導入や活用について、どれくらいの知識があるだろうか。
「マシンビジョンにおけるディープラーニングニューラルネットワークの導入方法」を読んだ上で、このクイズに答えてみよう。

1．ディープラーニングで異常検知を利用する主な利点は何か？

・大量の学習データが必要である
・外観に関する事前知識がなくても、欠陥を検出できる
・論理的な異常の検出にのみ有効である
・主に文字認識に使用される

2．オブジェクトが近接している、または重なり合っているアプリケーションに特に有効なディープラーニング手法はどれか？

・異常検知検出
・セマンティックセグメンテーション
・インスタンスセグメンテーション
・エッジ検出

3．従来のOCR手法と比較したDeepOCRの利点は何か？
・学習データは不要である
・反射面上の文字を識別できる
・高速だが、精度は劣る
・ハイコントラスト画像でのみ機能する

4．ディープラーニングでヒートマップを使用する主な目的は何か？
・アルゴリズムの速度を向上させるため
・意思決定に関連する画像領域を強調表示するため
・必要な学習データの量を削減するため
・画像の解像度を向上させるため

5．ディープラーニング技術に関するよくある誤解は何か？
・ディープラーニングはコンピューターサイエンティストとプログラマーだけが対象である
・マシンビジョンアプリケーションには使用できない
・従来の手法よりも精度は劣る
・ハードウエアのセットアップは不要である

 

 

 

 

 

※答えは以下の通り
1．外観に関する事前知識がなくても、欠陥を検出できる

2．インスタンスセグメンテーション

3．反射面上の文字を識別できる

4．意思決定に関連する画像領域を強調表示するため

5．ディープラーニングはコンピューターサイエンティストとプログラマーだけが対象である