YOLO
YOLO
このモデルはR-CNNなどにみられる2段階モデルとは異なり、処理速度の高速化を目指した1段階モデルです。
このモデルはまず画像をグリッドセルとして扱います(図左)。セルはそれぞれ周辺の複数のバウンディングボックスを予測し(図中央上)、それぞれに対してクラス確率を出力します(図中央下)。そしてそれらのバウンディングボックスを結合し、画像右のような物体検出が実現します。
このモデルはFaster R-CNNなどの2段階モデルには識別の精度で劣りますが、処理速度の高速化および背景の誤検出を抑えられます。
👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」（東京大学松尾豊先生監修）へ
クイズ
以下の文章を読み、空欄(ア)~(イ)の組み合わせに最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
画像中に写る物体認識において代表的なモデルであるR-CNNは、関心領域を切り出し、各領域ごとにCNNによる認識を行っていた。その後、改良版がいくつか提案されており、精度も処理速度も向上している。具体的には、「一度だけしか見ない」という意味の（ア）や、「1ショット検出器」という意味の（イ）があり、どちらも領域の切り出しと認識を同時に行っている。
人工知能基礎講座を提供中
人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？
人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。
サンプル動画
人工知能基礎講座はこちら↓
AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座
G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。
zero to oneの「E資格」向け認定プログラム
日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。
厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円～(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ
