PyTorch マシンビジョン初心者ガイド

2025 年 6 月 11 日

PyTorchマシンビジョンシステムを使えば、画像や動画を分析・解釈できるモデルを構築できます。物体検出、画像分類、セグメンテーションといった複雑なコンピュータービジョンタスクを簡素化できるため、初心者にとって必須のツールです。PyTorchは動的な計算グラフを備えた直感的なフレームワークを提供し、実験やデバッグを容易にします。

PyTorchの導入拡大は、その有効性を浮き彫りにしています。例えば、

PyTorch を使用した研究論文は、数年で 7% から 80% 近くに増加しました。
2019 年のほとんどの主要なカンファレンスでは、PyTorch の実装が取り上げられました。

モデルのパフォーマンス向上にもその能力が表れています。例えば、PyTorchで学習したモデルは、エポックを通して一貫して精度が向上し、最大97.48%に達しました。このフレームワークは、学習曲線を管理しやすい範囲に抑えながら、より良い結果を得ることを可能にします。

PyTorch の機能を活用することで、ワークフローを簡素化し、現実世界のコンピュータービジョンタスクの解決に集中できるようになります。

重要なポイント

PyTorchを使うと、画像の並べ替えやオブジェクトの検索といったタスクが簡単に行えます。初心者にとって学習に最適です。
ツールの設定正しい方法が重要です。Dockerを使用してデータセットを取得し、より効果的なトレーニングを実現しましょう。
torchvisionライブラリを使えば、データセットの取得や画像の編集が簡単に行えます。時間と労力を節約できます。
トレーニング前に画像を変更すると、モデルの精度が向上します。反転、切り取り、色の変更などを行うと、結果が向上します。
モデルがどのように動作するかを確認する精度と混乱度を示すチャートを使用します。これにより、精度の高さと修正が必要な点がわかります。

コンピュータビジョンのためのPyTorch入門

PyTorchのインストールと環境設定

使用を開始するにはパイトーチコンピュータービジョンを使用するには、環境を正しく設定する必要があります。インストールをスムーズに進めるために、以下の手順に従ってください。

PyTorch ROCm Docker イメージをプルします。
必要な構成で Docker コンテナを実行します。
トレーニング用に ImageNet データベースまたは同様のデータセットをダウンロードします。
PyTorch の DataLoader が想定する形式に合うようにデータベースを処理します。

この設定により推論コストが 71% 削減され、レイテンシが 30% 減少するため、コンピュータービジョンプロジェクトの効率が高まります。

PyTorchのコンピュータビジョンライブラリの概要

PyTorchは、コンピュータビジョンのタスクを簡素化するライブラリをいくつか提供しています。最も注目すべきは torchvisionは、事前学習済みのモデル、データセット、画像変換ツールを提供しています。CIFAR-10やImageNetといった人気のデータセットにアクセスしたり、サイズ変更、切り取り、正規化といった変換を適用したりできます。

たとえば、わずか数行のコードでデータセットを読み込んで変換を適用できます。

from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor()
])

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

このライブラリを使用すると、時間と労力が節約され、モデルの構築とトレーニングに集中できるようになります。

PyTorch におけるテンソルの理解

テンソルはPyTorchの構成要素です。テンソルは数値データを格納し、効率的な計算を可能にする多次元配列です。PyTorchは直感的なテンソル演算を提供し、マシンビジョンモデルの実装を容易にします。

一般的なテンソル演算について、PyTorch と別のフレームワーク MXNet Gluon を比較すると次のようになります。

演算	パイトーチ	MXNet グルーオン
要素ごとの逆余弦	`torch.acos(x)`	`nd.arccos(x)`
バッチ行列積と加算	`torch.addbmm(M, batch1, batch2)`	`nd.linalg_gemm(M, batch1, batch2)`
指定された次元のテンソルを分割する	`x.chunk(num_of_chunk)`	`nd.split(x, num_outputs=num_of_chunk)`

たとえば、テンソルを作成して次のような操作を実行できます。

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = x * 2
print(y)  # Output: tensor([[2, 4], [6, 8]])

テンソルはマシンビジョンタスクのすべての計算の基礎となるため、PyTorch を使用するにはテンソルを理解することが重要です。

トレーニング用データの準備

データセットと変換にTorchVisionを使用する

作業中はマシンビジョンプロジェクトデータセットにアクセスし操作するための信頼できる方法が必要です。PyTorchの torchvision ライブラリはこのプロセスを簡素化します。CIFAR-10、ImageNet、MNISTといった一般的なデータセットへのアクセスを提供します。これらのデータセットは前処理済みですぐに使用できるため、時間と労力を節約できます。

データセットをロードするには、 datasets のモジュール torchvisionたとえば、CIFAR-10 をロードするには、次のように記述します。

from torchvision import datasets, transforms

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)

このコマンドは、CIFAR-10 データセットをダウンロードし、指定されたディレクトリに保存します。

変換は、 torchvision画像をモデルに取り込む前に修正することができます。サイズ変更、トリミング、正規化、さらには反転や回転といったデータ拡張技術を適用することも可能です。これらの変換により、トレーニング画像の品質が向上し、モデルの堅牢性が向上します。

たとえば、次のように CIFAR-10 に変換を適用できます。

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomRotation(10),
    transforms.ToTensor()
])

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

このコードは画像をランダムに反転および回転し、データセットの多様性を高めます。

モデルトレーニングのための画像の前処理

前処理はデータセットを準備する上で重要なステップです。これにより、トレーニング画像の一貫性が確保され、モデルに最適化されます。前処理を行わないと、生の画像はトレーニング結果の精度を低下させ、汎化誤差の増加につながる可能性があります。

一般的な前処理手法には次のようなものがあります。

画像を反転および回転させて認識スキルを向上させます。
画像サイズを標準化するためにスケーリングとトリミングを行います。
さまざまな照明条件に対応するために色とコントラストを調整します。
ノイズやぼかしを追加して、モデルを歪みに対して堅牢にします。

これらの手法は、バランスの取れたデータセットを作成し、モデルの一般化能力を高めます。例えば、画像を反転したり回転させたりすることで複数のバリエーションが生成され、新しいデータを収集することなくデータセットのサイズを効果的に増加させることができます。このアプローチは費用対効果が高く、あらゆる画像の可能性を最大限に引き出します。

PyTorch で画像を前処理する方法は次のとおりです。

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2),
    transforms.ToTensor()
])

dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

このコードは画像のサイズを変更し、明るさとコントラストを調整し、テンソルに変換します。

効率的なトレーニングのためのデータローダーの作成

データセットが準備できたら、それを効率的にモデルに取り込む方法が必要です。PyTorchの DataLoader クラスはこのタスクを処理します。データをバッチ処理し、シャッフルして、トレーニング中にメモリに読み込みます。このプロセスによりトレーニングが高速化され、モデルが各エポックで多様な画像セットを学習できるようになります。

データローダーを作成するには、次のコードを使用できます。

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

このコードは、バッチサイズが32のデータローダーを作成し、データセットをシャッフルします。シャッフルにより、モデルが画像の順序に基づいてパターンを学習することがなくなります。

データローダーを使用すると、メモリに収まらない可能性のあるImageNetのような大規模なデータセットも処理できます。データローダーは必要に応じて画像を一括で取得するため、トレーニングプロセスをより効率的に行うことができます。

組み合わせることにより torchvision データセット、前処理技術、データローダーを活用することで、トレーニング用のデータを効果的に準備できます。これらのツールと手法により、CIFAR-10のような難解なデータセットであっても、モデルはセグメンテーションや分類といったタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。

ベースラインモデルの構築とトレーニング

PyTorchでシンプルなニューラルネットワークを定義する

を構築するには画像分類のベースラインモデルでは、単純なニューラルネットワークを定義する必要があります。PyTorchは、このプロセスを簡素化します。 torch.nn モジュール。ニューラルネットワークは、入力データを処理し、予測を行うための特徴を抽出する層で構成されています。基本的なネットワークでは、線形層とも呼ばれる全結合層を使用できます。

以下は、PyTorch で単純なニューラルネットワークを定義する例です。

import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128)  # Input layer
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)      # Hidden layer
        self.fc3 = nn.Linear(64, 10)       # Output layer

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)  # Flatten the input image
        x = torch.relu(self.fc1(x))  # Apply ReLU activation
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

このネットワークは、FashionMNISTデータセットに含まれるような28×28ピクセルの画像を処理します。ReLU活性化関数を用いた10つの隠れ層が含まれており、これらの関数は非線形性を導入し、モデルが複雑なパターンを学習するのに役立ちます。出力層には、データセットの10クラスに対応するXNUMX個のノードがあります。

ベースラインモデルのトレーニング

ネットワークを定義したら、次のステップはモデルの学習です。学習プロセスには、データセットをネットワークに入力し、損失を計算し、誤差を最小化するように重みを更新することが含まれます。PyTorchは、このプロセスを簡素化します。 torch.optim 最適化のためのモジュールと torch.nn.CrossEntropyLoss 分類タスクにおける損失を計算するため。

モデルをトレーニングする方法は次のとおりです。

import torch.optim as optim

# Initialize the model, loss function, and optimizer
model = SimpleNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Training loop
for epoch in range(3):  # Train for 3 epochs
    for images, labels in data_loader:
        optimizer.zero_grad()  # Clear gradients
        outputs = model(images)  # Forward pass
        loss = criterion(outputs, labels)  # Calculate loss
        loss.backward()  # Backward pass
        optimizer.step()  # Update weights

トレーニング中、モデルは損失を最小化することで画像を分類することを学習します。トレーニングプロセスでは、精度や損失などの指標を追跡して進捗状況を評価します。例えば、

エポック1: 損失: 0.6867、トレーニング精度: 89.81%、価値精度: 92.17%
エポック2: トレーニング精度: 95.02%、バリュー精度: 92.09%
エポック3: トレーニング精度: 97.28%、バリュー精度: 89.88%

これらのメトリックは、過剰適合により検証精度にわずかな変動が生じる可能性があるものの、時間の経過とともにモデルがどのように改善されるかを示します。

モデルのパフォーマンスの評価

モデルを学習させた後、そのパフォーマンスを評価する必要があります。このステップにより、ネットワークが未知のデータに対して適切に一般化できるかどうかが保証されます。評価に用いられる一般的な指標には、精度、損失、混同行列などがあります。精度は正しい予測の割合を測定し、損失は予測における誤差を示します。混同行列は、モデルの分類パフォーマンスに関するより深い洞察を提供します。

モデルを評価する例を次に示します。

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# Evaluate on test data
model.eval()  # Set the model to evaluation mode
test_outputs = []
test_labels = []

with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        test_outputs.extend(predicted.numpy())
        test_labels.extend(labels.numpy())

# Calculate accuracy and confusion matrix
accuracy = accuracy_score(test_labels, test_outputs)
conf_matrix = confusion_matrix(test_labels, test_outputs)

print(f"Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
print("Confusion Matrix:")
print(conf_matrix)

ベースラインモデルの場合、次のような結果が期待できます。

メトリック	値
試験精度	89.92% 短縮されます
混乱マトリックス	[[50, 2], [3, 45]]

これらの指標は、モデルが画像を正確に分類できる能力を検証します。混同行列は、特定のクラスの誤分類など、モデルが苦手とする領域を浮き彫りにします。これらの結果を分析することで、レイヤーの追加や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの高度な手法の活用など、ネットワークの改善点を特定できます。

高度な技術によるモデルの強化

活性化関数による非線形性の付加

活性化関数は、ニューラルネットワークにおいて非線形性を導入することで重要な役割を果たします。活性化関数がなければ、モデルは線形回帰のように動作し、複雑なパターンを学習する能力が制限されます。PyTorchは、ReLU、シグモイド、Tanhなど、モデルのパフォーマンスを向上させるために使用できる活性化関数をいくつか提供しています。

ReLU（Rectified Linear Unit）は、コンピュータービジョンのタスクで最も人気のある選択肢です。負の値をゼロに置き換えることで、計算を高速化し、勾配消失のリスクを軽減します。PyTorchでは、以下のようにReLUを適用できます。

import torch.nn.functional as F

x = F.relu(input_tensor)

活性化関数を追加することで、モデルはオブジェクトをより適切に検出し、画像をセグメント化できるようになり、多様なデータセットを処理する能力が向上します。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の紹介

畳み込みニューラルネットワークは、人間の視覚データの知覚を模倣することで、コンピュータービジョンに革命をもたらしました。全結合型ネットワークとは異なり、CNNは畳み込み層を用いて画像から空間的な特徴を抽出します。これらの層はエッジ、テクスチャ、形状などのパターンに焦点を合わせるため、CNNは物体検出や画像セグメンテーションなどのタスクに最適です。

PyTorchはCNNの実装を簡素化します。 torch.nn.Conv2d モジュール。基本的なCNNを定義する例を以下に示します。

class BasicCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BasicCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(32 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
        x = self.fc(x)
        return x

このネットワークは、畳み込み層を通して画像を処理し、特徴を抽出してカテゴリに分類します。CNNは階層的な特徴を学習できるため、視覚タスクにおいて従来のネットワークよりも優れた性能を発揮します。

CNNのトレーニングとパフォーマンスの比較

CNNの学習には、ネットワークに画像を入力、損失を計算し、重みを最適化する作業が含まれます。PyTorchのツールはこのプロセスを効率化します。ただし、CNNのアーキテクチャによって結果は異なります。

CNN のパフォーマンスに関する主な観察結果は次のとおりです。

シンプルな CNN は一般化に苦労します。
より広い CNN の方が、より深い CNN よりもパフォーマンスが優れています。
ボトルネックレイヤーは効率と精度のバランスをとります。
ピラミッド型インセプションモデルは、マルチスケールの特徴抽出と階層学習により優れています。

インセプションスコア (IS) やフレシェインセプション距離 (FID) などの高度なメトリックは、CNN のパフォーマンスを評価するのに役立ちます。

メトリック	説明
インセプションスコア（IS）	画像の品質と多様性を評価します。スコアが高いほどパフォーマンスが優れていることを示します。
フレシェ開始距離 (FID)	生成された画像と実際の画像間の統計的な類似性を測定します。値が低いほど品質が高いことを示します。

アーキテクチャを比較し、これらの指標を使用することで、最高のCNNを選ぶコンピュータービジョンプロジェクト向け。

PyTorchモデルの評価と保存

混同行列のような指標の使用

混同行列は、モデル評価モデルの予測の詳細な内訳を提供し、正答数とエラー発生箇所を示します。このマトリックスから、正確度、適合率、再現率、特異度、F1スコアといった指標を導き出すことができます。これらの指標は、モデルのパフォーマンスを包括的に把握するのに役立ちます。

精度正しい予測の割合を測定します。
精度楽観的な予測を行う能力を評価します。
リコール すべての陽性症例の検出を評価します。
特異性 真の陰性を識別することに重点を置いています。
F1スコア 精度と再現率を 1 つのメトリックに組み合わせます。

メトリック	説明
精度	モデルによって行われた正しい予測の割合。
精度	すべての正の予測に対する真正の予測の比率。
リコール	実際の陽性事例に対する真陽性予測の比率。
特異性	すべての陰性ケースに対する真陰性ケースの比率。
F1スコア	精度と再現率の調和平均。モデル評価のための単一のメトリックを提供します。

これらの指標は、特に不均衡なデータセットを扱う場合、基本的な精度を超えるものとなります。例えば、医療画像診断では、陽性症例を見逃すと深刻な結果を招く可能性があるため、再現率が非常に重要になります。

予測と結果の視覚化

可視化ツールは、モデルのパフォーマンスを把握するのに役立ちます。PyTorchは、TensorBoardやTorchvizなどのツールとシームレスに統合されています。TensorBoardはトレーニングの進捗状況を追跡し、反復処理における実行損失や精度などの指標を表示します。Torchvizはニューラルネットワークの実行グラフを可視化し、デバッグと最適化を容易にします。

適合率-再現率曲線を使用して、異なるクラス間のパフォーマンスを評価することもできます。例えば：

学習の進行状況を確認するために、15,000 回の反復にわたる実行損失をプロットします。
3,000 回の反復後の予測と実際のラベルを比較して、分類の精度を評価します。
クラスごとの精度-再現率曲線を分析して、モデルの長所と短所を特定します。

これらの視覚化により実用的な洞察が得られ、モデルを改良し、検証パフォーマンスを向上させることができます。

将来使用するためにモデルを保存および読み込む

トレーニング済みモデルの保存再学習なしで再利用できることを保証します。PyTorchはこの目的のために効率的な方法を提供しています。 torch.save() モデル全体を保存するか、パラメータのみを保存する状態辞書を保存するかを選択します。例:

torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

後でモデルを読み込むには、 torch.load() 状態辞書を適用します。

model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

チェックポイントも便利な機能です。モデルの状態だけでなく、オプティマイザーの状態と学習の進行状況も保存されます。これにより、学習や評価をシームレスに再開できます。これらの機能は、事前学習済みモデルを新しいタスクに合わせて微調整する転移学習において非常に重要です。モデルを保存して再利用することで、高いパフォーマンスを維持しながら、時間と計算リソースを節約できます。

PyTorchマシンビジョンシステムを構築するためのツールが揃いました。まずはデータの準備、ベースラインモデルの定義、そして高度な技術を用いた強化から始めましょう。プロセスの各ステップを通して、学習と評価の理解が深まります。これらの基本を習得したら、ResNetのようなより複雑なモデルやCOCOのようなデータセットに挑戦してみましょう。

さらに詳しく学びたい場合は、PyTorchの公式ドキュメント、オンラインチュートリアル、オープンソースプロジェクトをご覧ください。これらのリソースは、スキルを磨き、現実世界のコンピュータービジョンの課題に取り組むのに役立ちます。