はじめに
AI、特にディープラーニングの世界は日々進化しており、新しい技術が次々と登場しています。その中でも、画像認識の精度を飛躍的に向上させた技術として注目されているのがSENet（Squeeze-and-Excitation Network）です。
SENetは、2017年に開催された世界的な画像認識コンペティション「ILSVRC」で優勝し、その名を轟かせました。 この記事では、AI初心者の方でも理解できるように、SENetがどのような技術で、なぜ画期的だったのか、その仕組みから応用までを分かりやすく解説します。
SENet（Squeeze-and-Excitation Network）とは？
SENet（セネット）は、正式名称をSqueeze-and-Excitation Networkといいます。 これは、AIが画像を認識する際に使われるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）という技術を、より賢くするための「追加モジュール」のようなものです。
従来のCNNは、画像から特徴（例えば、輪郭や模様など）を抽出する際、それぞれの特徴を同等に扱っていました。 しかしSENetは、「どの特徴がより重要か」をAI自身が学習し、重要な特徴を強調するという画期的なアプローチを取り入れました。 この仕組みは「Attention（アテンション）機構」の一種とされています。
この「特徴の重要度を判断する」というアイデアにより、SENetを導入したモデルは、2017年の画像認識コンペティション「ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)」で、誤認識率わずか2.251%という驚異的なスコアで優勝を果たしました。
SENetの仕組み：SqueezeとExcitation
SENetの中核をなすのが、その名の由来でもある「Squeeze（絞り込み）」と「Excitation（活性化）」という2つの処理です。 これらは、CNNが抽出した特徴（特徴マップ）に対して働きかけ、質を向上させます。
ステップ1：Squeeze（絞り込み）処理
まず、CNNが抽出した特徴マップの各チャネル（特徴の種類ごと）の情報を、一つの数値に「絞り込み」ます。 これは、各チャネルが画像全体に対してどのような情報を持っているかを要約する処理です。一般的に、グローバル平均プーリング（Global Average Pooling）という手法が使われます。
例えるなら、教科ごとのテストの答案（特徴マップのチャネル）を見て、それぞれの教科の「平均点」（集約された情報）を計算するようなイメージです。
ステップ2：Excitation（活性化）処理
次に、Squeeze処理で得られたチャネルごとの数値（平均点）をもとに、「どのチャネルが重要か」の重み（重要度）を計算します。 この処理では、全結合層（Fully Connected Layer）と呼ばれるニューラルネットワークが2層使われます。
これにより、「この画像認識タスクでは、数学（あるチャネル）の点数が特に重要だ」といったように、チャネル間の相互関係を学習し、各チャネルの重要度スコアを算出します。
ステップ3：Scale（再調整）処理
最後に、Excitation処理で計算された重要度スコアを、元の特徴マップの各チャネルに掛け合わせます。 これにより、重要と判断されたチャネルの特徴は強調され、重要でないと判断されたチャネルの特徴は抑制されます。
この一連の処理によって、ネットワークはタスクに対してより有益な特徴に集中できるようになり、結果として認識精度が向上するのです。
SENetのメリット
SENetには、主に以下の3つの大きなメリットがあります。
| メリット | 説明 |
|---|---|
| 性能向上 | 特徴の重要度を考慮することで、モデルの表現力が向上し、画像分類、物体検出、セグメンテーションなど様々なタスクで高い精度を達成できます。 |
| 汎用性の高さ | SENetは特定のネットワーク構造ではなく、追加ブロック（モジュール）として設計されています。そのため、ResNetやInceptionなど、既存の様々なCNNアーキテクチャに簡単に組み込むことができます。 |
| 計算コストの低さ | 得られる性能向上に対して、計算量やパラメータ数の増加が比較的小さいという特徴があります。 これにより、既存のモデルの性能を手軽に改善できます。 |
PyTorchによる簡単な実装例
SENetの核となるSEブロックは、PyTorchなどの深層学習フレームワークを使うと比較的簡単に実装できます。 以下に簡単な実装コードの例を示します。
import torch
import torch.nn as nn
class SEBlock(nn.Module):
def __init__(self, channel, reduction=16):
super(SEBlock, self).__init__()
# Squeeze: Global Average Pooling
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
# Excitation: 2つの全結合層
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
# Squeeze処理
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
# Excitation処理
y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
# Scale処理
return x * y.expand_as(x)
# 64チャネルを持つ特徴マップを想定したSEBlockのインスタンス化
se_block = SEBlock(channel=64)
# (バッチサイズ, チャネル数, 高さ, 幅) のダミー入力データ
input_tensor = torch.randn(10, 64, 32, 32)
# SEBlockを適用
output_tensor = se_block(input_tensor)
print("入力テンソルの形状:", input_tensor.shape)
print("出力テンソルの形状:", output_tensor.shape)
このコードは、入力された特徴マップ（`x`）に対してSqueeze処理とExcitation処理を行い、計算された重要度（`y`）を元の特徴マップに掛け合わせて出力する流れを実装しています。
まとめ
SENetは、「どの特徴が重要か」をAI自身に学習させるSqueeze-and-Excitationという画期的な仕組みを導入することで、画像認識の精度を大きく向上させました。
その汎用性の高さと計算コストの低さから、SENetのアイデアは後の多くの研究に影響を与え、現代のAI開発において重要な技術の一つとなっています。 AIやディープラーニングを学び始めた方にとって、SENetはモデルの表現力を高めるための基本的ながら強力な選択肢と言えるでしょう。