CNNとViTにおけるオクルージョンの理解

最近、コンピュータビジョンのタスクで人気になっているモデルのタイプは2つ：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）。どっちも機械が画像を見て、認識して、理解するのに役立ってる。CNNは前からあって、多くのアプリケーションでは標準的な選択肢だったけど、最近ViTが注目されてるのは、いくつかの重要なタスクで同じかそれ以上のパフォーマンスを発揮することが多いから。

どちらのモデルも有用性を証明してるけど、ユニークな構造のせいで動作は異なる。CNNは画像を部分的に処理して、小さな部分に集中するのに対し、ViTは全体を一度に見ることができて、遠くの部分の情報をつなげることができる。この違いが、特に画像が部分的に隠れているときにパフォーマンスの違いを生む。

#隠蔽とは？

隠蔽は、画像の中で物体が他の物体によって部分的に隠れている状況を指す。例えば、写真で人が木の後ろに立っていたら、木の葉や枝がその人の一部を隠すことになる。モデルが隠蔽にどのように対処するかを理解するのは重要で、これは現実世界でも大きな影響を持つ。たとえば、自動運転車では、歩行者や他の車両を正確に検出することが重要で、たとえ部分的にしか見えなくてもそれが必要。

前の研究でもCNNとViTが隠蔽にどう対処するかを探ってたけど、特に新しいCNNのアーキテクチャについてはまだ学ぶことがたくさんある。

#パッチ選択性の重要性

これらのモデルのパフォーマンスを分析する中で、「パッチ選択性」というコンセプトが紹介された。この用語は、モデルが関連のない部分や混乱を招く部分を無視して、重要な部分に集中する能力を指す。ViTはこの実力を自然に発揮して、隠蔽された部分があっても良くパフォーマンスを発揮できる。

これに対して、従来のCNNはこのチャレンジに苦しんでて、関連のない情報によってしばしば混乱することが多かった。しかし、CNNのパッチ選択性を向上させるためのトレーニング方法があって、それがパッチミキシング。

#パッチミキシングとは？

パッチミキシングは、モデルをトレーニングする際に異なる画像からの部分（またはパッチ）を組み合わせるトレーニング技術だ。例えば、ある画像のパッチを別の画像に置いて、ラベルも調整する（画像が何を表しているかをモデルに教える情報）。この技術により、CNNはトレーニング中により多くの情報のバリエーションにさらされ、隠蔽に対してより耐性があるモデルになる。

パッチミキシングを使うことで、CNNはViTのように文脈外の情報を無視する能力を得られることが分かった。基本的に、この方法は2つのモデルタイプの隠蔽への頑丈さのギャップを埋めようとしている。

#研究の貢献

この研究は、CNNとViTが隠蔽とパッチ選択性にどのように対処しているかを理解する上でいくつかの重要な貢献を示している。

1. 違いの特定： 研究は、文脈外の情報に直面した時のCNNとViTのパフォーマンスの違いを明確に特定している。ViTは無関係な情報の追加に自然に対処でき、パッチ選択性を示している。

2. データ拡張の再考： 研究は、CNNがこれらの無関係な詳細を無視できるようにするためのデータ拡張手法としてパッチミキシングを再考している。パッチミキシングでCNNをトレーニングすることで、パフォーマンスが向上し、隠蔽に対してより頑丈になる。

3. 評価のための新しいデータセット： 研究者は、隠蔽されたシナリオでのモデルのパフォーマンスをテストするために、スーパーインポーズマスクデータセット（SMD）とリアリスティックオクルージョンデータセット（ROD）の2つの新しいデータセットを紹介している。これらのデータセットは、物体の一部が隠れている場合の現実世界でのシナリオを評価するのに役立つ。

4. 新しい可視化手法： 研究は、モデルがどのように意思決定を行うかを理解するための新しい方法としてコントラストRISE（c-RISE）を提示している。この手法は、CNNとViTの両方のパッチ選択性を視覚化し、定量化するのに役立つ。

#CNNとViT：情報処理の違い

CNNは畳み込み操作の層で構成されていて、画像の小さなエリアに焦点を当てながら、徐々に全体の理解を深めていく。古いCNNモデルはパターンを認識するのが得意だったけど、画像の遠い部分をどう結びつけるかには限界があった。

一方でViTは、画像を小さなパッチに分けて、自己注意を使って画像のすべての部分を相互に関連付ける。これにより、遠く離れたピクセルの関係を学びやすくなり、無関係なパッチをより効果的に無視できる。

#初期層の依存性の課題

この2つのモデルの大きな違いは、初期層にある。CNNはデザインによって制約されていて、初期層で得られる情報は限られている。一方、ViTは最初から画像のどの部分にも注意を向けることができる。その結果、ViTは画像内の広い関係を見ることができるが、CNNは近くのピクセルに焦点を当て続けている。

#パフォーマンスの実証的証拠

実証テストを通じて、この研究はViTがCNNよりも隠蔽を扱うのが得意であることを証明しようとしている。隠蔽の条件下で現代のCNNとViTを比較する実験が行われ、ViTが一貫して無関係なパッチをより良く無視できることが確認された。

#パッチミキシングの仕組み

パッチミキシングは、複数の画像からパッチを集めて合成することを含む。これらのパッチを混ぜる際、画像に付随するラベルも変更された内容を反映するように混ぜられる。CNNにさまざまなパッチを曝露させることで、これらのモデルは空間的関係に頼らず、隠蔽された領域に適応できるようになる。

#パッチミキシングの実装

パッチミキシングを実装するには、どのパッチを置き換えるか決定するマスクを作成する。選択された画像からランダムにパッチを選び、どのくらいの割合のパッチを置き換えるかに基づいてミックスが作成される。この戦略は、CNNの頑丈さを向上させるのに役立つ。

#パッチミキシングの利点

パッチミキシングの適用は、有望な結果を示している。この方法でトレーニングされたCNNは、文脈外の情報を無視する能力が向上した。この改善により、CNNは常に完全に表示されているわけではないリアルなシナリオでよりうまく対処できるようになる。

#モデルのパフォーマンス評価

モデルが隠蔽をどのように管理するかを評価するために、2つの新しいデータセットが作成された。これらのデータセットは、画像の一部が隠れている時のモデルの挙動をより深く理解するための挑戦的なシナリオを提供する。

#リアリスティックオクルージョンデータセット（ROD）

RODは、現実的な隠蔽シナリオをテストするために設計されていて、実際の物体を制御された条件下でキャプチャした画像を使う。画像は主な物体に対して隠蔽する物体をさまざまな位置に置くことで、隠蔽が自然に発生する様子をシミュレートする。

#スーパーインポーズマスクデータセット（SMD）

SMDは、主要なラベルセットの一部ではない明確に定義された隠蔽者を使って、ImageNet-1Kのバリデーションデータセットの隠蔽されたバージョンを提供する。この追加の複雑さは、モデルが異なる隠蔽タイプにどのように反応するかを評価するのに役立つ。

#テストと結果

テストでは、パッチミキシングでトレーニングされたCNNは、通常のモデルよりも隠蔽のベンチマークで良いパフォーマンスを示すことが多かった。ViTは多少のパフォーマンス向上を示したが、パッチミキシング技術からCNNほどの恩恵を受けることはなかった。

#モデルが画像構造の変化にどう対応するか

この研究はまた、モデルがシャッフルされたり変更された画像バージョンに対して正確さをどれだけ保つかを調べた。これらのテスト中、パッチミキシングを使用してトレーニングされたモデルは、空間構造への依存が大幅に減少した。この結果は、画像のバリエーションに適応する能力が向上したことを示している。

#結論

この研究は、CNNとViTの隠蔽に対する処理と無関係な情報を無視する能力の違いについて明らかにしている。パッチ選択性の概念は、これらの条件下でのモデルパフォーマンスの重要な側面であることが証明されている。CNNのこの能力を向上させる方法としてパッチミキシングを導入することで、研究者たちはこれらのモデルを大きく改善する道を提供した。

評価のための新しいデータセットの開発と、より良い説明可能性のためのc-RISEの導入は、これらのモデルがどのように機能しているかについての理解をさらに進めている。コンピュータビジョンのアプリケーションがますます重要になっていく中で、これらの違いと改善を理解することは、実世界の状況で頑丈なモデルを展開するために重要だ。

要するに、CNNとViTにはコンピュータビジョンタスクにおいてそれぞれ強みと弱みがある。しかし、パッチミキシングのような技術を使うことで、これらの伝統的なモデルを強化でき、隠蔽のような課題に対応する柔軟性が高まる。これは、自動運転車、医療画像、セキュリティシステムなどの分野において、理想的ではない条件でも正確な画像認識が必須となるため、多くの分野において期待が持たれる進展だ。