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画像理解のためのAIバックボーンである物体検出アーキテクチャのパワーをご覧ください。種類、ツール、実際のアプリケーションを今すぐ学ぶ！
物体検出アーキテクチャは、物体検出を行うディープラーニングモデルの基礎となる設計図である。このコンピュータ・ビジョン（CV）タスクは、画像や動画内の物体の存在と位置を特定するもので、通常は物体の周囲にバウンディング・ボックスを描き、クラス・ラベルを割り当てる。アーキテクチャは、視覚情報をどのように処理し、予測を行うかなど、モデルの構造を定義する。アーキテクチャの選択は、モデルの速度、精度、および計算要件に直接影響するため、非常に重要です。
最近のほとんどの物体検出アーキテクチャは、3つの主要コンポーネントで構成され、順番に動作する：
物体検出アーキテクチャは、予測へのアプローチに基づいて大まかに分類され、速度と精度のトレードオフにつながります。これらのトレードオフを実際に見るために、詳細なモデル比較を調べることができます。
物体検出アーキテクチャは、さまざまな分野にわたる数多くのAIアプリケーションに力を与えている：
このようなアーキテクチャに基づいたモデルを開発し、展開するには、しばしば特別なツールやフレームワークが必要になる：
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