問題 No.701
自動運転や工場のリアルタイム監視システムでは、画像内に何がどこに存在するかを瞬時に検出する必要がある。画像全体を細かなグリッドに分割し、領域の特定とクラス分類の計算を一度のネットワーク処理で並列に実行することで、圧倒的な処理速度を実現した物体検出アルゴリズムはどれか。
【正解の解説】
YOLO
画像をグリッドで区切り、領域特定とクラス分類を一度の計算で行う手法です。「You Only Look Once」の名の通り、非常に高速でリアルタイム検出に適しています。
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【その他の選択肢の解説】
Mask R-CNN
物体検出だけでなく、物体の境界線をピクセル単位で正確に切り出す「セグメンテーション」まで同時に行う高度なモデルです。
R-CNN
画像内の候補領域を先に抽出してから分類を行うため、精度は高いですが、処理に時間がかかる初期の物体検出アルゴリズムです。
SSD
画像内の特徴点から複数のサイズで物体を検出し、精度と速度のバランスを重視して設計されたアルゴリズムです。