Faster R-CNN

写真や画像に何が写っているのかを理解することは、人間にとってはたやすいことですが、コンピュータにとっては非常に難しい課題でした。しかし、近年の人工知能、特に深層学習の発展により、コンピュータも画像を認識できるようになってきました。画像認識の中でも、単に画像に写っているものを認識するだけでなく、その物体がどこにあるのかを正確に特定する「物体検出」は、自動運転や医療画像診断など、様々な分野で応用が期待される重要な技術です。 従来の物体検出技術は、精度が低かったり、処理速度が遅かったりするなど、実用化には課題がありました。しかし、深層学習を用いた物体検出技術の登場により、状況は大きく変わりました。深層学習を用いることで、従来の手法では難しかった複雑な画像からでも、高精度に物体を検出することができるようになったのです。 数多くの深層学習を用いた物体検出モデルの中でも、「Faster R-CNN」は特に注目されています。Faster R-CNNは、従来のモデルと比較して、処理速度が格段に向上しているだけでなく、高い検出精度も実現しています。このFaster R-CNNの登場は、物体検出技術における大きな革新であり、自動運転や医療画像診断など、様々な分野への応用を促進すると期待されています。