物体検出

物体検出の仕組み

物体検出は通常、物体の分類（「どの」物体が存在するかを判断する）と物体の定位（物体が「どこに」あるかを判断する）という2つのコアタスクを組み合わせている。最新の物体検出システムは、ディープラーニング（DL）、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に大きく依存している。これらのネットワークは、人気のあるCOCOデータセットのような大規模なデータセットで学習され、さまざまな物体クラスに関連する特徴やパターンを学習する。このモデルは入力画像を処理し、それぞれに関連するクラスラベル（例えば「車」、「人」）と信頼度スコアを持つバウンディングボックスのリストを出力する。これらのモデルの性能は、多くの場合、Intersection over Union (IoU)やmean Average Precision (mAP)のようなメトリクスを用いて測定されます。

物体検出と関連タスクの比較

物体検出を他の関連するコンピュータ・ビジョン・タスクと区別することは重要である：

• 画像の分類：画像全体に1つのラベルを付ける（例：「この画像には猫が写っています」）。オブジェクトの位置情報は提供しない。
• 画像分割：画像内の各ピクセルを分類する。セマンティック・セグメンテーションは各画素にクラスラベルを割り当て（例えば、車に属する画素はすべて「car」とラベル付けされる）、インスタンス・セグメンテーションは同じクラスの異なるインスタンスを区別する（例えば、「car 1」、「car 2」とラベル付けされる）。セグメンテーションは、オブジェクト検出のバウンディングボックスよりも詳細な空間情報を提供する。

物体検出モデルの種類

物体検出モデルは一般的に2つのカテゴリーに分類される：

• 二段階検出器：これらのモデルは、まず物体が置かれていそうな関心領域（ROI）を提案し、次にその領域内の物体を分類する。例としてはR-CNNファミリー（Region-based CNN）がある。これらのモデルは高い精度を達成することが多いが、速度が遅くなることがある。
• 一段階検出器：これらのモデルは、画像グリッド上で直接、1回のパスでローカライズと分類を実行します。例 Ultralytics YOLOのようなモデル YOLOv8やYOLOv11がある。これらのモデルは一般的に高速で、リアルタイム推論に適している。アンカーなし検出器のような新しいアプローチは、検出プロセスをさらに単純化します。トレードオフを理解するために、さまざまなYOLO モデルの比較を調べることができます。

実世界での応用

物体の検出は、様々な産業における数多くのアプリケーションにとって極めて重要である：

• 自律システム： 自動運転車のAIが歩行者、他の車両、交通標識、障害物を検知し、安全なナビゲーションを可能にする。ウェイモの技術は高度な物体検知に大きく依存している。
• 監視とセキュリティ：不正アクセス、不審な行動の検出、自動化されたセキュリティアラームシステムの導入のためにエリアを監視すること。
• リテール・アナリティクス AIを活用した在庫管理、顧客動線の分析、チェックアウトプロセスの強化のための棚上の商品の追跡。
• 医療：X線やMRIなどのスキャン画像から腫瘍、病変、その他の異常を特定し、医療画像解析を支援する。Radiology』誌などに掲載された研究：Artificial Intelligence（人工知能）』誌に掲載された研究は、しばしばこのようなアプリケーションを特集している。
• 農業農作物の健康状態のモニタリング、害虫の検出、収穫プロセスの自動化など、農業ソリューションにおけるAIを活用。

ツールとトレーニング

オブジェクト検出モデルの開発には、専用のツールやプラットフォームが必要だ。例えば PyTorchや TensorFlowのようなフレームワークがビルディングブロックを提供する。OpenCVのようなライブラリは、コンピュータビジョンに不可欠な機能を提供します。Ultralytics 最先端の Ultralytics YOLOモデルとUltralytics HUBプラットフォームを提供し、カスタムモデルのトレーニング、データセットの管理、ソリューションの効率的な展開のプロセスを簡素化します。効果的なモデルトレーニングには、多くの場合、注意深いハイパーパラメーターのチューニングとデータ増強戦略が必要です。