問題 No.806
自動運転システムにおいてカメラの映像から歩行者や障害物の位置と種類をリアルタイムで極めて高速に検出する必要がある。従来のリージョン提案を用いる手法とは異なり画像全体を一回走査するだけで物体の位置を示す領域の特定とクラス分類を同時に一括して行う高速処理に特化した物体検出アルゴリズムはどれか。
【正解の解説】
YOLO
YOLOは、画像を一度だけネットワークに通すことで、物体の場所と種類を同時に予測する手法です。非常に処理速度が速いため、自動運転のように瞬時の判断が求められる場面でよく利用されます。
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【その他の選択肢の解説】
R-CNN
R-CNNは、物体が存在しそうな領域を先に絞り込んでからクラス分類を行うため、処理手順が多く、リアルタイムでの高速な物体検出にはあまり向いていません。
SSD
SSDは、YOLOと同様に高速な物体検出アルゴリズムですが、複数の解像度の特徴マップを用いることで、小さな物体を見つける能力にも配慮した設計となっています。
セグメンテーションタスク
セグメンテーションは、物体検出とは異なり、画像内のすべての画素に対してそれが何であるかを分類する処理を指します。