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画像検索は、画像の特徴を掴むための深層学習技術だけでなく、大量にある画像群と一瞬で照合して似たもの順にスコアを付けるという最近傍探索という技術が必要です。もちろん、真面目に計算していては到底間に合わないので、ある程度誤りを許すけど高速に計算する「近似」最近傍探索の技術が盛んに研究されています。例えば、ハッシュや直積量子化といった技術を使います。

下記はまさにこの記事で紹介されているような物体の位置を指定して高速に研究する技術の例です。

Ryosuke Furuta, Naoto Inoue, and Toshihiko Yamasaki, “Efficient and Interactive Spatial-Semantic Image Retrieval,” Multimedia Tools and Applications, Springer, 2019. DOI: 10.1007/s11042-018-7148-1
(国際会議論文としては2017年度に発表)
機械学習がマーケティングの現場でどう使われているかわかりやすい一例。(主にクリエイティブ領域)しかしAdobeのAIの名前がSenseiなのはなんかすごい嬉しいといつも思ってしまうのでした。
以前工業用のCADを、デザイナーにも使ってもらおうと、
様々な機能開発に携わった事がある。

痛感したのは、デザイナーの感覚に合う機能開発の
困難さである。Adobe や、Aliasと言うデザイナーが
好むソフトには、感性に訴えるいい感じ感がある。

AIとは、とてもマッチングが良い様に思う。
デザイナーは、感覚に合うものを作るのに時間を惜しまない。
安易に妥協しない。結果質の高い教師データも集まり
やすそうだし、やりたい事もたくさんあるのだと思う。

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