10.6.1 プロジェクトロードマップ：ビジョン証拠パックを作る

コンピュータビジョンプロジェクトは「モデルを使った」だけではありません。データ、アノテーション、モデル出力、指標、失敗例、発表をつなぐループです。

まずプロジェクトループを見る

最速で完結したループを作るなら分類から始めます。ボックスが必要なら検出、マスクが必要なら分割、OCR・動画・3D はより専門的な場面で使います。

プロジェクト準備チェックを動かす

人に見せられるプロジェクトと呼ぶ前に、このチェックを使います。

project = {
    "task": "helmet detection",
    "has_data_note": True,
    "has_metric": True,
    "has_failure_case": True,
    "has_annotation_rule": True,
}

ready = all(project[key] for key in ["has_data_note", "has_metric", "has_failure_case", "has_annotation_rule"])

print("task:", project["task"])
print("presentable:", ready)

出力：

task: helmet detection
presentable: True

アノテーションルールや失敗ケースがないプロジェクトは、まだデモであり作品集プロジェクトではありません。

この順番で学ぶ

手順	プロジェクト種別	残す証拠
1	分類	データ分割、accuracy/F1、混同行列の例
2	検出	box annotation、IoU/mAP、誤検出と見逃し
3	セグメンテーション	mask、IoU/Dice、境界の失敗例
4	業務シナリオ	リスクメモ、ユーザー影響、デプロイ案
5	実践ワークショップ	大きなプロジェクトページへ進む前の再現可能な mini pipeline

project を広げる前に、10.6.4 実践：再現可能な Vision Mini Pipeline を作る を実行します。

プロジェクト成果物基準

成果物	最低要件	強いポートフォリオ版
README	目的、実行コマンド、依存関係、例	タスク境界、データ出所、デプロイ案を追加
データとアノテーション	画像の出所、クラス一覧、アノテーション形式	アノテーション例、品質チェック、バイアスメモを追加
結果	1 枚以上の入力画像と予測結果	正解例、誤検出、見逃し、境界ケースを追加
評価	Accuracy、F1、mAP、IoU、Dice、OCR hit rate	クラス、シナリオ、照明、鮮明さごとの error analysis を追加
失敗分析	1 件以上の実際の失敗	推定原因、修正アクション、回帰チェックを追加
発表	スクリーンショットまたは短い GIF で動作を証明	明確な visual project page を作る

合格ライン

vision project が再現可能で、明確なデータとアノテーション規則、適切な metrics、model failure の例を持っていれば、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。

タスク出力

分類ラベル、検出ボックス、セグメンテーションマスク、OCR テキスト、または動画イベント

成果物

元画像、処理後画像、予測オーバーレイ、metrics ファイル、失敗サンプル

指標

accuracy/F1、mAP、IoU、Dice、レイテンシ、またはシナリオ別レビュー評価

失敗確認

データ品質、ラベル誤り、前処理不一致、閾値、または本番制約

期待される成果

ビジュアル出力と短い失敗レポートを含む再現可能な実行フォルダ