Webセミナー QA集
ディープラーニング（機械学習）の質問に答えます2021年12月21日に実施した”ディープラーニングセミナー （マシンビジョン編）でいただいた質問の内容とその回答一覧です。
ディープラーニング
Q1
学習内容が同じ場合でもGPUの並列計算の誤差で異なる結果がでる場合、学習過程でどのようなことが起きていると想定すればよいでしょうか。
A. 初期値をご確認ください。
GPUの並列計算の誤差であれば、新しいGPUはエラーコレクションがあるので，初期値をランダムではじめている場合に誤差が発生します。
Q2
ニューラルネットワーク内部の処理を可視化し、その可視化結果を性能改善したい場合、手法についてどのように調べればよいでしょうか
A. Grad CAM で検索していただくのがよろしいかと思います。
Q3農業分野で画像からフルーツの商品価値などを推定（判別）したいのです。ただし、質の良い教師データを大量に用意するのが難しいと考えています。
農業分野で画像からフルーツの商品価値などを推定（判別）したいのです。ただし、質の良い教師データを大量に用意するのが難しいと考えています。
理論に基づく情報（まんべんなく赤いマンゴーは高価など）の情報から、少ないデータで精度のよいモデルは作れないでしょうか。
A. データ拡張という分野において、知識を入れることは十分ありえます。
Q4
ニューラルネットワークで、2次式を重ねる事で、4次式、6次式と複雑な曲線を描くことが可能になったとの事ですが、1次式でも、重ねることで2次式、3次式と 複雑な曲線を描くことは可能ではないでしょうか？
A. 区分線形の仕方ですね．区分は非線形という扱いです。
Q5
DNNで分類した画像に対して、どの特徴を見て判断したのかを知る方法はありますでしょうか？
A. GARDCAM出力などがあります。
Q6
世の中にはプログラムレスで、多くの学習データを用意すれば自動的に学習するという「簡単ツール」があるようですが、このようなツールを使う際には、どんな注意が必要でしょうか？
A. 注意を喚起できるようなパーツを持つツールを使用するのが理想です。
スペクトル解析
Q1
Perclassに関して、ConfusionMatrixを計算するということは、全ピクセルアノテーションしなければならないのでしょうか？
A. 全ピクセルをアノテーションする必要はありません。
Q2
ハイパースペクトルカメラのデータに深層学習を適用する際は、RGBの場合の3チャネルと同じように、すべてのチャネルをそのまま入力に使うのが一般的でしょうか。あるいは目的に応じて論理的に入力するチャネルを制限したり、前処理で次元削減などを行うこともありますか。
A. 前処理で次元削減を行うこともあります。
Perclassに関して、そのような機能が搭載されています。
Q3
モデルデータを外部で使用可能との記載がありましたが、具体的にはどういったものから使用可能なのでしょうか。
A. プログラムに組み込み可能なSDKをご用意しています。
カメラ側のソフトにモデルを適用するソフト
Q4分光器で取得したスペクトルデータを使って多変量解析で成分値を推定する事例はよくありますが、DLで成分値を推定する事例はありますか？
分光器で取得したスペクトルデータを使って多変量解析で成分値を推定する事例はよくありますが、DLで成分値を推定する事例はありますか？
多変量解析と比べて推定精度が向上する可能性はありますか？
A. 非線形なものには強いです．
スペクトルカメラ
Q1
ケイエルブイのハイパースペクトルカメラは、どの範囲の波長に対応してますでしょうか。
A. UVの330nm~IRの11μm帯までラインナップを取り揃えております。
資料内で、数百バンド＝数百波長の意味で記載しています。
Q2
ハイパースペクトルカメラで可視光と近赤外まで同時に撮像する場合、照明はどのようなものを採用しているのでしょうか？
A. 現状ハロゲンランプを推奨しています。
ハロゲンランプであれば可視から近赤外までブロードな出力が得られます。
Q3今産業用のハイパースペクトルカメラはline scanのものが多いでしょうか？
今産業用のハイパースペクトルカメラはline scanのものが多いでしょうか？
また、フレームレートはどのくらいあるでしょう？
A. 幅広く使用されています
産業用では、ラインスキャン、エリアスキャン（スナップショット）、ビデオ対応可能なものまで幅広く興味を持っていただき、撮影対象や使用方法によってお客様に選んで頂いています。
ラインスキャンであればフレームレートは1000fpsまでの製品がございます。
Q4
ハイパースペクトルカメラは低コスト化が進むでしょうか？
A. スペックとの両立はまだ難しいですが、バンド数を抑えた低コストな製品があります。
https://www.klv.co.jp/product/multispectral-camera/color-ir-monarch.html
