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。

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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。

（ア）U-Net（イ）FCN
（ア）YOLO（イ）SSD
（ア）VGGNet（イ）ResNet
（ア）AlexNet（イ）BERT

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物体認識モデルはR-CNNからfast RCNN、faster RCNNと改良版が提案され、その発展形としてYOLOやSSDといったモデルが提唱されています。（参考: G検定公式テキスト第2版第6章 6-3 P222-223) （参考：G検定公式テキスト第1版 P191-192）
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