問題 No.374
自動運転や工場の検品ライン等、カメラからのリアルタイムな映像解析が求められる場面で、画像内の物体を四角い枠で囲んでクラスを分類する物体検出モデルを選定したい。領域候補の抽出プロセスとクラス分類のプロセスを分離せず、画像全体を1回走査するだけで様々なサイズの物体を同時に検出できる手法が適している。この条件に該当するモデルはどれか。
【正解の解説】
SSD
SSD（Single Shot MultiBox Detector）は、画像内を1回走査するだけで物体を見つけ出すため、非常に高速でリアルタイムな物体検出に向いています。
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【その他の選択肢の解説】
R-CNN
R-CNNは、領域抽出と分類を別々に行うため、時間がかかりリアルタイム性には欠けます。
U-Net
U-Netは画像セグメンテーション（画素単位の分割）に使われるモデルで、物体検出に特化したモデルではありません。
VGG
VGGは特徴抽出を行う非常に深い層を持つネットワークの構造名であり、それ自体は物体検出のプロセスを含みません。