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公開：2024-06-15

FastR-CNNとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

FastR-CNNとは

FastR-CNNは物体検出のための深層学習アルゴリズムの一つです。物体検出とは画像内の物体の位置を特定し、その物体が何であるかを分類することを指します。

FastR-CNNはR-CNNやSPPnetといった従来の物体検出アルゴリズムの欠点を改善するために提案されました。R-CNNでは物体候補領域の抽出と特徴量の計算に時間がかかるという問題がありました。

FastR-CNNではこれらの処理を効率化するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて特徴量を計算します。これにより、物体候補領域の抽出と特徴量の計算を同時に行うことができ、処理速度が大幅に向上しました。

また、FastR-CNNでは物体候補領域の抽出にSelective Searchを使用しています。Selective Searchは画像内の領域を階層的に分割し、物体候補領域を生成する手法です。

FastR-CNNは物体検出の精度と速度を両立するために、損失関数の設計にも工夫が凝らされています。具体的には物体候補領域の分類と、その領域の境界ボックスの回帰を同時に行う、マルチタスク損失関数が採用されています。

FastR-CNNのアーキテクチャと特徴量抽出の仕組み

FastR-CNNに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• FastR-CNNのネットワーク構造の概要
• 畳み込みニューラルネットワークによる特徴量抽出
• ROI(Region of Interest)プーリング層の役割

FastR-CNNのネットワーク構造の概要

FastR-CNNのネットワーク構造は大きく分けて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ROIプーリング層、全結合層の3つの部分から成ります。CNNは入力画像から特徴量を抽出するために使用されます。

ROIプーリング層はCNNから得られた特徴マップ上で、物体候補領域に対応する特徴量を抽出する役割を担います。全結合層は抽出された特徴量を基に、物体候補領域の分類と境界ボックスの回帰を行います。

畳み込みニューラルネットワークによる特徴量抽出

FastR-CNNでは物体検出の精度と速度を向上させるために、CNNを用いて特徴量を抽出します。CNNは畳み込み層とプーリング層を交互に積み重ねた構造を持ち、画像の局所的な特徴を捉えることができます。

FastR-CNNでは一般的にVGG16やResNetといった、画像分類タスクで高い性能を示すCNNアーキテクチャが使用されます。これらのCNNを物体検出タスクに適用することで、高次元の特徴量を効率的に抽出することが可能となります。

ROI(Region of Interest)プーリング層の役割

ROIプーリング層はFastR-CNNの重要な構成要素の一つです。この層はCNNから得られた特徴マップ上で、物体候補領域に対応する特徴量を抽出する役割を果たします。

具体的には物体候補領域の座標情報を基に、特徴マップ上の対応する領域を切り出し、一定のサイズにリサイズします。これにより、物体候補領域の大きさに関わらず、固定長の特徴量を得ることができます。

ROIプーリング層の導入により、物体候補領域の特徴量抽出を効率化し、物体検出の処理速度を大幅に向上させることが可能となりました。この技術は後続の物体検出アルゴリズムにも大きな影響を与えています。

FastR-CNNの学習と損失関数の設計

FastR-CNNに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• マルチタスク損失関数の概要
• 物体候補領域の分類損失
• 境界ボックス回帰損失

マルチタスク損失関数の概要

FastR-CNNでは物体候補領域の分類と境界ボックスの回帰を同時に行うために、マルチタスク損失関数が使用されます。この損失関数は分類損失と回帰損失の重み付き和で表現されます。

マルチタスク損失関数を用いることで、物体検出の精度と効率を同時に向上させることが可能となります。これは分類と回帰のタスクが互いに関連しており、一方のタスクの学習が他方のタスクの学習に役立つためです。

物体候補領域の分類損失

物体候補領域の分類損失は物体候補領域が物体か背景かを判別するための損失関数です。FastR-CNNではソフトマックス関数とクロスエントロピー損失を組み合わせた損失関数が使用されます。

この損失関数は物体候補領域の分類スコアと、正解ラベルとの差を最小化するように設計されています。これにより、物体候補領域が正しいクラスに分類されるようにモデルが学習します。

境界ボックス回帰損失

境界ボックス回帰損失は物体候補領域の境界ボックスを正解の境界ボックスに近づけるための損失関数です。FastR-CNNではスムーズL1損失と呼ばれる損失関数が使用されます。

スムーズL1損失はL1損失とL2損失の長所を組み合わせた損失関数であり、外れ値に対してロバストな性質を持ちます。この損失関数を最小化することで、物体候補領域の境界ボックスが正解の境界ボックスに近づくようにモデルが学習します。

境界ボックス回帰損失の導入により、物体の位置をより正確に特定することが可能となり、物体検出の精度が向上します。これは物体候補領域の分類だけでなく、その位置情報も学習に活用することで、より詳細な物体の情報を捉えることができるためです。

FastR-CNNの発展と後続の物体検出アルゴリズム

FastR-CNNに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• Faster R-CNNの登場と物体候補領域の生成方法の改善
• Region Proposal Networkの導入
• SSDやYOLOなどのシングルショット物体検出手法の発展

Faster R-CNNの登場と物体候補領域の生成方法の改善

FastR-CNNの登場により、物体検出の精度と速度が大幅に向上しましたが、物体候補領域の生成にはまだ改善の余地がありました。そこで登場したのがFaster R-CNNです。

Faster R-CNNでは物体候補領域の生成にRegion Proposal Network(RPN)を導入することで、物体候補領域の生成を深層学習モデルに組み込みました。これにより、物体候補領域の生成の速度と精度が向上し、物体検出の性能が更に改善されました。

Region Proposal Networkの導入

Region Proposal Network(RPN)はFaster R-CNNの中核をなす技術の一つです。RPNはCNNから得られた特徴マップを入力とし、物体候補領域を生成するためのニューラルネットワークです。

RPNはアンカーボックスと呼ばれる複数の長方形の領域を基準とし、それらの領域が物体を含む可能性を評価します。そして、物体を含む可能性の高い領域を物体候補領域として出力します。

RPNの導入により、物体候補領域の生成がモデルの学習に組み込まれ、end-to-endで物体検出を行うことが可能となりました。これにより、物体検出の処理速度と精度が大きく向上しました。

SSDやYOLOなどのシングルショット物体検出手法の発展

FastR-CNNやFaster R-CNNは物体候補領域の生成と分類を2段階で行う、ツーショット物体検出手法です。一方、SSDやYOLOなどのシングルショット物体検出手法は物体候補領域の生成と分類を一度に行います。

シングルショット物体検出手法では画像を一定のグリッドに分割し、各グリッドで物体の有無と境界ボックスを直接予測します。これにより、物体候補領域の生成を省略でき、処理速度が大幅に向上します。

SSDやYOLOはFastR-CNNやFaster R-CNNの知見を活かしつつ、シングルショットアーキテクチャを採用することで、リアルタイム物体検出を可能にしました。これらの手法は自動運転や監視カメラなどの分野で広く応用されています。

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