技術の背後にあるピクセルを明らかにする 25 の画像認識統計

現代のコンピューターは人間と同じように物事を見ることを学習しており、画像認識テクノロジーがそれを可能にしています。

ニューラル ネットワークはこのテクノロジーの中心にあります。 データから学習してパターンを認識します。 物体、顔、さらには感情に関するより多くのデータを供給するほど、画像を「見て」理解することがより良くなります。

画像認識は、コンピューター ビジョンと人工知能 (AI) のサブセットです。 これには、画像のコンテンツにラベルを付けて分類する技術とアルゴリズムが含まれています。

このテクノロジーは基礎的には進化し始めたばかりですが、多くの組織はすでに画像認識ソフトウェアを使用してモデルをトレーニングし、他のソフトウェア プラットフォームに画像を認識する機能を追加し始めています。 現在、画像認識は医療診断、迷子の発見、さらには自動運転車の実現にも役立ちます。

市場の潜在力は膨大であり、新たな産業に参入するために拡大し続けています。 これらの統計を調べて、画像認識の新機能を見てみましょう。

画像認識市場統計

画像認識市場は急速に成長しており、小売、ヘルスケア、セキュリティの分野で人気が高まっています。 人工知能と機械学習が市場成長の主な原動力です。 以下の統計に基づくと、画像認識市場におけるあらゆる機会は 2023 年から 2030 年の間に有望である可能性があります。

統計がどのようになるかを見てください。

• 世界の画像認識市場は、2023 年から 2030 年までに 10.42% の年間平均成長率 (CAGR) を示すと予想されています。
• 米国の画像認識市場規模は、2023 年に 39 億 4,000 万ドルと最大になると予想されています。

• 北米の画像認識市場規模は 2023 年に 11.86% 増加しました。
• オーストラリアの画像認識市場は、2023 年に 2 億 8,000 万ドルに達すると予測されています。
• 南米は、2023 年に市場規模が 20.26% と大幅に増加します。
• 世界の AI 画像認識市場規模は、2022 年に 33 億 3,067 万米ドルと評価され、24.91% の CAGR で拡大し、2028 年には 12 億 6 億 5,288 万米ドルに達すると予想されています。
• アジアの画像認識市場は比較的小さく、2023 年の規模は 25 億 7,000 万ドルです。
• 中西ヨーロッパの画像認識市場規模はさらに小さくなり、2023年には18億8000万ドルとなる。
• 2023 年から 2030 年までの米国画像認識市場の予想 CAGR は 7.86% です。

画像認識技術統計

ディープラーニングは画像認識技術において主役の役割を果たしています。 You Only Look Once (YOLO) や Single-Shot Detector (SSD) などの一般的な深層学習モデルは、畳み込み層を使用してデジタル画像や写真を解析します。 ディープラーニングの技術とモデルは 2023 年も引き続き改良され、画像認識がよりシンプルかつ正確になるでしょう。

さらに、スケール不変特徴量変換 (SIFT)、高速ロバスト特徴量 (SURF)、主成分分析 (PCA) などのアルゴリズムにより、画像認識モデルが読み取られ、処理され、配信されます。

画像認識を取り巻く技術エコシステムは急速に変化しています。 Tese の統計では、テクノロジー面の最新情報が更新されます。

• MIT のコンピューター サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) は、画像の欠落部分を推論するためのマスク生成エンコーダー (MAGE) を開発しました。 各クラスの 10 個のラベル付きサンプルが与えられた場合、線形プローブで 80.9% の精度を達成し、71.9% のケースで画像を正しく識別しました。
• 大規模な物体検出データセットである Object365 は、600,000 枚を超える画像でトレーニングされています。

• 画像で物体検出に細かい部分が必要ない場合は、1 ～ 2 メガピクセルが理想的です。 画像に細かい詳細が必要な場合は、それぞれ 1 ～ 2 メガピクセルの画像に分割されます。
• 大規模で強力な画像認識システムは、1 秒あたり 1000 フレーム (FPS) を処理できます。 逆に、一般的な画像認識システムは 100 FPS で処理します。
• 画像認識モデルをトレーニングするために公的に利用できる最大のデータセットは IMDB-Wiki で、500,000 枚を超える人間の顔の画像が含まれています。
• Berkeley Deep Drive (BDD110K) は、最大かつ多様な運転ビデオ データセットです。 自動運転における知覚タスクについて注釈が付けられたビデオが 100,000 本以上あります。
• 画像認識は、入力、隠し、出力の 3 つの層で構成されます。 入力層が信号を捕捉し、隠れ層がそれを処理し、出力層が信号が何であるかを判断します。
• カラー画像のビット深度は 8 ～ 24 以上の範囲になります。 24 ビット イメージには、赤に 8、緑に 8、青に 8 という 3 つのグループがあります。 これらのビットの組み合わせは他の色を表します。
• 4 つの 1 次統計 (平均、分散、歪度、尖度) と 5 つの 2 次統計 (角度 2 次モーメント、コントラスト、相関、均一性、エントロピー) が画像のテキスト特徴を表します。

画像認識システムの精度統計

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) により、画像認識の精度レベルが向上しました。 それでも、変形、同じクラス内のオブジェクトの変化、オクルージョンなどの課題がシステムの精度に影響を与える可能性があります。 (オクルージョンは、オブジェクトが画像内の別のオブジェクトの一部を隠すときに発生します。)

こうした潜在的な障害にもかかわらず、画像認識システムは信じられないほど高いレベルの確実性を示します。 これらの統計を調べて、画像認識ソフトウェアにどの程度の精度が期待できるか、および誤差の余地がどのくらい大きいかを理解してください。

• 画像認識におけるすべてのデータセットの平均エラー率は 3.4% です。
• 画像認識におけるトップ 5 のエラー率は、確率が最も高い 5 つの予測の中にターゲット ラベルが表示されない回数の割合を指します。 多くのテクニックは 25% を下回ることはできません。

• 画像認識ツールのおおよその精度レベルは 95% です。 これは、CNN やその他の特徴ベースのディープ ニューラル ネットワークの開発によるものです。
• YOLOv7 は、コンピューター ビジョン タスク向けの最も効率的で正確なリアルタイムの物体検出モデルです。

ピクセルからパターンへ

上記の統計は、画像認識市場が 2023 年から 2030 年にかけて成長軌道に乗っていることを明確に示しています。テクノロジーは進化しており、新しいアップデートや進歩により精度が向上しています。 しかし、この成長は画像認識に限ったものではありません。 コンピューター ビジョンの全領域は、市場規模と採用において拡大しています。 市場価値が高まるにつれ、画像認識分野に居場所を見つけた企業は恩恵を受けることになります。

コンピューター ビジョンについてさらに学び、機械が視覚的な世界をどのように解釈するかを理解します。