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。
CC BY-SA 4.0
2018-07-06T00:56:06.333
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2018-09-06T12:49:15.590
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question
アルゴリズム 機械学習
DeepLearningの学習データ(jpeg、raw)と組み込みシステムについて
「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。）
CC BY-SA 4.0
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