Faster R-CNN による物体の検出と識別

ディープラーニング（深層学習）を使った画像の認識・検出技術についてご紹介します。Fast R-CNNを高速化したアルゴリズムであるFaster R-CNNの概要を、デモンストレーションを交えて解説します。本セミナーを通してディープラーニングの知識を深めていただき、Deep Learning Toolbox™ / Computer Vision Toolbox™をさらにご活用ください。

Faster R-CNNとは？
Fast R-CNNでは、Region Proposalの生成に通常のR-CNNと同じように Selective Search等のアルゴリズムを利用していました。しかし、こうしたアルゴリズムによるRegion Proposalには大きな計算コストを必要としており、Fast R-CNNのパフォーマンスを下げていました。Faster R-CNN では、Fast R-CNNの Feature Map を利用して、ニューラルネット（Region Proposal Network）によりRegion Proposalが計算されるようにすることでFast R-CNNの高速化を図っています。

なお、一般的にFaster R-CNNは、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNNの中で最も高速な認識を行えるアルゴリズムですが、Region Proposalにカスタム関数を使えないという制約が存在しています。R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN の手法から最適なものを選択するには、これらの基本的な概要を理解しておくことが重要となります。

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