質問: 私は画像を使ったディープラーニングについて勉強しています。 今回疑問があり皆様の意見を聞きたく投稿しました。 一般的にWebの画像認識に使用する学習データは容量を少なくする為、jpeg画像が多いと思います。 しかし、組み込みシステムで使用するカメラ画像は圧縮せずにraw形式の画像をメモリに保存し認識処理すると思います。 ここで、Web上の学習モデル(jpeg)を使用した場合、組み込みシステムと画像の形式が異なるため、認識に差はでないのでしょうか。raw画像の方が情報量が多く、jpeg画像は圧縮するため、情報量が少ない為、疑問に思いました。 皆様の解答よろしくお願いいたします。
回答: 「情報量が多い・少ない」とは、どういう意味でしょうか。JPEGだろうがRAWだろうが、学習・推論するときには、ピクセル数×色深度の情報量になりますが? もちろん、JPEGは不可逆圧縮ですので、RAWのままの画像とは異なります。これは、「情報量の多少」ではなく、そもそもの「情報」が異なります。情報の、量ではなく質が落ちています。プーリングのカーネルサイズを大きくすることで、ある程度吸収できるようです。(JPEGで学習、Bitmapで推論をしましたが、満足できる精度が出ました。もちろん、私のケースではうまくいきましたが、全部のケースでうまくいくとは限りません。そもそも、JPEGの圧縮率が不明ですし。)