二段階物体検出器は、コンピュータビジョンの分野で著名なアプローチであり、特に画像内の様々な物体を検出・識別するようなタスクにおける精度の高さで知られている。これらのシステムは、検出プロセスを2つの連続したステージに分解することによって動作し、1ステージの物体検出器と比較して、より高い精度で物体を識別するための詳細かつ堅牢な方法を提供します。
このプロセスは、画像に潜在的な関心領域（ROI）を生成する第一段階から始まる。このステージでは、物体そのものを特定することなく、物体を含む可能性の高い領域を特定するテクニックを使用する。一般的な手法としては、物体候補の位置を効率的に提供するRPN（Region Proposal Networks）がある。
第2段階では、検出器は識別された領域を分類し、オブジェクトにより適合するように境界を調整することで、これらの提案を洗練させる。改良には、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用したより詳細な分析が含まれ、オブジェクトを分類し、その境界をさらに定義する。
2段検出器はその精度が評価される一方で、Ultralytics YOLO ファミリーのような1段物体検出器よりも遅い傾向がある。1段階検出器はROI提案段階をスキップし、可能性のあるオブジェクト位置の密なサンプリングに対して直接予測を行います。この直接的な方法はより高速ですが、ある程度の精度を犠牲にする可能性があるため、精度が重要なアプリケーションでは2ステージ検出器が好まれます。
R-CNNとその亜種：オリジナルのR-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）は、Fast R-CNNやFaster R-CNNといった、速度と精度を最適化したより高速なモデルへの道を開いた。Faster R-CNNは、医療画像や自律走行技術など、精度が優先されるシナリオで一般的に使用されています。
マスクR-CNN：Faster R-CNNの拡張であるMask R-CNNは、オブジェクトを検出するだけでなく、各オブジェクトのピクセルレベルのマスクを提供する。ファッション業界における自動アパレルタギングなど、単なるオブジェクト検出を超えたインスタンスのセグメンテーションが必要な場合に広く使用されている（Mask R-CNNの詳細）。
自動運転車では、歩行者、自転車、車両を高い精度で識別し、安全性と道路規制の遵守を確保するために、2段階の検知器が利用されている。自動運転車のAIは、意思決定システムにおいてこれらの検知器に大きく依存している。
二段階物体検出器は、腫瘍、骨折、その他の重要な状態を正確に特定するのに役立つ、医療画像の分析に役立つものです。精度が重要な医療において、これらのモデルはより良い診断プロセスと結果を促進します。ヘルスケアにおけるビジョンAIは、医療分野を変革する様々なアプリケーションを紹介しています。
AIや機械学習の進歩に伴い、2段階物体検出器はトランスファー学習や AI倫理などの他の技術との統合が進んでいる。Ultralytics HUBのようなプラットフォームとの統合は、シームレスなトレーニングと展開を可能にし、最先端の物体検出をより多くの人々が利用できるようにします。
アルゴリズム効率とハードウェア能力の継続的な改善により、2段階物体検出の将来は有望視されている。この進歩は、様々な複雑な領域におけるAI駆動型ソリューションの基本的な部分であり続けることを保証する。これらの技術を活用することに興味がある人は、Ultralytics' リソースとソリューションを探索することで、実質的なサポートとガイダンスを提供することができる。
