10.5.1 高度な視覚タスクのロードマップ：OCR、顔、動画、3D

高度な視覚タスクは、モデル名のリストではありません。同じ視覚基盤の上にある応用方向で、入力、出力、制約、リスクがより複雑になります。

まず direction map を見る

OCR は文書、顔認識は本人確認などの慎重な場面、動画は時間と動き、3D 視覚は空間構造に向いています。

Direction choice check を動かす

4 方向を浅く試すより、1 つを選びます。

requirement = {
    "input": "screenshot",
    "needs_text": True,
    "needs_identity": False,
    "needs_time": False,
    "needs_depth": False,
}

if requirement["needs_text"]:
    direction = "OCR"
elif requirement["needs_identity"]:
    direction = "Face"
elif requirement["needs_time"]:
    direction = "Video"
elif requirement["needs_depth"]:
    direction = "3D"
else:
    direction = "Classification or detection"

print("direction:", direction)
print("first_output:", "text with layout")

出力：

direction: OCR
first_output: text with layout

face、surveillance、medical、identity projects では、results を見せる前に privacy と usage boundaries を書きます。

この順番で学ぶ

手順	方向	実践アウトプット
1	OCR	text、layout、fields、confidence、failure samples を抽出する
2	Face	faces を検出し、threshold、privacy、bias risks を説明する
3	Video	frames をまたいで events を追跡し、temporal failures を記録する
4	3D vision	depth、point cloud、geometry、sensor assumptions を説明する

合格ライン

1 方向を選び、input/output を定義し、minimum project を動かし、failure cases と usage boundaries を文書化できれば、この章は合格です。

確認の考え方と解説

1. 合格レベルの答えでは、task を class label、bounding box、mask、OCR text、embedding、video event など正しい視覚出力に対応づけます。
2. 証拠には、rendered visual artifact と、metric または定性的な error note を含めます。
3. class confusion、missed object、bad mask、lighting shift、domain shift、annotation quality など、失敗モードを1つ説明できればよいです。

残す証拠

このページを終えたら、この evidence card を残します。

シナリオ境界

face、video、OCR、3D、medical、または別の vision シナリオ

入力サンプル

ソース画像／フレーム／文書と期待される出力タイプ

結果成果物

抽出テキスト、追跡イベント、深度の手がかり、診断フラグ、またはレビュー注記

失敗確認

プライバシー、照明、時間的ドリフト、レイアウト、キャリブレーション、またはドメインリスク

期待される成果

指標または人手レビューのメモを含むシナリオ固有のアーティファクト