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September 11, 2018

AIは⼈間を超えた?ネギとニラ?

JSAI Cup 2018:6/5
・SIGNATE, inc.:
・主催:人工知能学会、協賛:クックパッド株式会社、株式会社オプトホールディング、後援:電子情報通信学会 食メディア特別研究専門委員会

課題 :
・クックパッド株式会社の提供する画像データを使用し、各画像に対して55種類の材料カテゴリ(玉ねぎ、きゅうり等)の1つを付与する、材料の分類の画像認識アルゴリズムの作成に挑戦していただきます。 画像データは、1カテゴリ約290枚×55カテゴリの計15,932枚。内、11,995枚を学習用、3,937枚を評価用に使用します。

入賞者:
・1位(Yk): 0.981:半教師あり学習、(Mean Teachers are better role Models)、による深層学習モデリング
・2位(DL_box) :0.976: 単⼀モデルを⽤いた深層学習モデリング
・3位(Aki.): 0.974:バギング(同⼀構造のモデル間)を⽤いた深層学習モデリング
・4位(izktmys): 0.970:バギング(同⼀構造のモデル間)とpseudo-labelingを⽤いた深層学習モデリング
・5位(masabe1128): 0.965:バギング(同⼀構造のモデル間)とpseudo-labelingを⽤いた深層学習モデリング

誤分類頻度:
・全員誤分類例:“ネギニラ問題”:
・ネギ⇔ニラ、ほうれん草⇔小松菜、ししとう⇔ピーマン、チンゲン菜⇔小松菜、しめじ⇔まいたけ、エリンギ ⇔にんにく、きゅうり ⇔ズッキーニ、いんげん⇔オクラ、トマト ⇔パプリカ、オクラ⇔きゅうり
・全員誤分類例:“袋詰め”:
・枝⾖、マッシュルーム、ズッキーニ、ししとう、トマト
・全員誤分類例:“変な⾊”:
・⽩いかぼちゃ、⽩いナス、泥の付いたニンジン、全員誤分類例:“変な⾊”、⾚いじゃがいも
・全員誤分類例:“変な形”:
・⻑細いかぼちゃ、丸いズッキーニ、堀の深いかぼちゃ、⻑いナス、しなびたズッキーニ、巨⼤ししとう
・全員誤分類例:“きついなコレ”:
・剥かれた栗、エリンギの⽋⽚?、もやし1本
・全員誤分類例:“謝罪”:
・5⼈の予測:キャベツ、正解ラベル:レタス

PI研のコメント(facebook):
・6/5、人工知能学会が主催したJSAI Cup 2018で野菜のAIでの判別問題が取り上げられました。クックパッドが提供した野菜の画像、55種類、15,932枚 を学習⽤11,995枚、評価⽤3,937枚に分け、AI、人工知能で判別精度を競うコンテストです。人工知能の技術者発掘、人材派遣等で定評のあるSIGNATE, inc.がコンテストの参加者の評価を実施し、人工知能技術者、学生等が競い合いました。このコンテストは賞金もあり、優秀者はキャリアアップ、就職活動にも直結するため、応募者数 121⼈、応募件数 1,485件だったとのことです。その結果、入賞者5名が決まり、1位はYkさん、スコア0.981という高い精度でした。興味深いのは、精度の高さもさることながら、判別できなかった野菜も多数あったとのことです。レポートでは、「全員誤分類例:“ネギニラ問題”」とネギとニラ、この区別がAIでは誰も正解しなかったとのことで筆頭の誤分類野菜だったとのことです。これ以外にも、「全員誤分類例:“袋詰め”」、「全員誤分類例:“変な⾊”」、「全員誤分類例:“変な形”」、「全員誤分類例:“きついなコレ”」、「全員誤分類例:“謝罪”」など、AIで判別不能なパターンが鮮明になったとのことです。AI、いまや流通業界にも浸透しはじめましたが、身近な野菜に、AIにも、これほど誤分類があるとはびっくりです。AI、現実的にはまだまだ解決しなければならない課題が、実は身近にいくつもあるといえ、今後、これらの課題をどう解決し、本格展開につなげてゆくのか、そのための研究はつきないとえます。

続きは、・・:https://twitter.com/PurchaseTW

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September 11, 2018 |

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