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研究を重ねて精度の高い画像検索に!〜テックブログが公開されました〜

こんにちは、広報の坂井です。

本日4月24日(月)、テックブログが公開されました!

タイトルは『ファッションアイテムの画像からの特徴抽出とマルチスケールなCNNの効果』担当はデータサイエンティストの中村です。

tech.vasily.jp

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今回もどんな内容なのか、非エンジニア向けに解説してもらいましょう!


 ー まず、今回の記事にはどんなことが書いてあるのか教えていただけますか?

VASILYでは、スナップ画像に写っている人が着ている服と似ている服を検索する画像検索エンジンを開発しています。(SNAP by IQONで活用しています)

画像から検出した服に似ている服を探すとき、色や模様といった特徴を機械が捉えて検索しているのですが、今回は画像検索の精度を向上させるために手法を改良しました。その取り組みについて紹介しています。

 

なるほど…。どんな取り組みなのでしょうか?

これまで深いネットワークを使って検索を行っていたのですが、そこに浅いネットワークも活用することで、精度を上げることができました。

 

浅いネットワークと深いネットワークの違いとは…?

深いネットワークは、主に判別タスクを解くためのネットワークとして使われます。例えば、画像全体を見てそこに何が映っていると言ったように、抽象的に捉えることができます。

それに対し浅いネットワークは、全体ではなく局所的なパターンを抽出できネットワークです。例えば、画像の中の一部分だけを細かく捉えることができるため、服のデザインをより正確に捉えることができます。

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実際にやってみて、どの程度効果が得られましたか?

元記事でも紹介している以下の画像だと分かりやすいと思います。上段が深いネットワーク、中段が浅いネットワーク、そして下段がどちらも活用した時の検索結果です。見て分かるように、どちらも活用した場合が最も正確に画像を認識し、似ている物を検索することができています。

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これ、全然違いますね!すごい!!この技術は既に導入されているんですか? 

はい、既にSNAP by IQONでも一部実装しています。これから更に精度を上げて、よりユーザーの皆さまに便利にサービスを使っていただけるよう挑戦していきます。


ありがとうございました!

VASILYのデータサイエンティストたちは、研究を重ねて精度を上げることで、ユーザーにとってより快適なサービスになるよう日々尽力しています。そしてその成果は学会でも積極的に発表しています。

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