日本データベース学会和文論文誌
Vol. 20-J, Article No. 10, 2022 年 3 月

一般論文

YOLOv4-tiny [24] を 用いることで計 算量を大幅に 削減し，軽量・高精度な物体検出が可能な

Backbone 部の変更によって YOLOv4-tiny の課題であった小物

Feature Sharing Network(FSN)の提案

体の検出精度の低下を改善している．また，新たな特徴量補強機
構として，Feature Pyramid Network (FPN) [4]を改良した

山重 雄哉

1

青野 雅樹

2

Feature Sharing Network (FSN)を提案する．
比 較 実 験 で は デ ー タ セ ッ ト と し て Udacity Annotated

深層学習に基づく画像上の物体検出技術は盛んに研究が行われている．近年ではドローンや小型ロボットなどの自動運転に向けた軽量で高速なエッジ AI も注目されている．代表的な手法である
YOLOv4 は 65FPS の検出速度で従来手法を上回る精度を記録したが，計算コストは高く，高性能な GPU を必要とする．これに対してより軽量なモデルである YOLOv4-tiny は，GPU を用いずともリアルタイ
ムな検出を可能とするが，YOLOv4 と比較して精度は劣り，特に小物体の検出精度に課題がある．そこで本稿では，YOLOv4-tiny の高速性を維持した高精度化改良を行う．具体的には，特徴抽出を行う
Backbone 部および特徴量を補強する FPN 機構を改良する．これらの改良を行ったネットワークを YOLOv4-tiny-3det-light と呼び，新たな特徴量補強機構を Feature Sharing Network (FSN)として提案する．
実験では，Udacity Annotated Driving Dataset を用いて精度，推論速度，
モデルパラメータ数，計算量 (FLOPs)の側面から評価を行い，従来手法に対して優位性を示した．また，検出結果の可視化によって検出精度の向上を視覚的に確認した．

Driving Dataset [25]を用いて精度，速度，計算量の側面から提案手法の性能を評価し，高速な検出速度を維持した精度の向上を確認した．加えて，従来の FPN 機構との比較も行い，従来手法に対する優位性を示した．また，GPU 未使用時の検出においても 27 [FPS]のリアルタイム性を獲得し，検出結果の可視化によって検出精度の向上を視覚的に確認した．
2 節では，関連研究として深層学習を用いた代表的な物体検出
手法，YOLOv4 および FPN 機構について説明する．3 節では提案手法について説明する．4 節では比較実験の結果を示し，5 節
では本実験の考察，6 節では結論および今後の課題について述べ
る．

2.

関連研究
本節では関連研究を示す．2.1 節では深層学習を用いた代表的

1.

な物体検出手法を説明する．また，2.2 節において YOLOv4 お

はじめに

よび YOLOv4-tiny の概要を，2.3 節において FPN について説

深層学習を用いた画像上の一般物体検出技術が注目を集めて明する．

いる．物体検出は様々なビジネスシーンに応用可能であり，自動

2.1. 深層学習を用いた物体検出手法

車の自動運転をはじめ監視カメラによる自動監視，工場での外深層学習を用いた物体検出手法は two stage 型と one stage 型

見検査，がん検出等の様々な応用先が考えられる．特に，近年でに大別され，前者は物体の候補領域を提案するステップと，候補はドローン等の小型ロボットにおける自動運転や，スマートフ

領域内の物体クラスを特定するステップに分かれている点が特ォンを車載カメラとして用いた運転補助アプリケーション等の徴的である．代表的な手法としては Regions with CNN features

実現に向けて，エッジ AI の需要も高まっている．そのため，高(R-CNN) [5]，Fast R-CNN [6]，Faster R-CNN [7]，Mask R-

い精度だけでなく，計算量が少なく軽量で，高速に動作する物体

CNN [8]などがある．Faster R-CNN は The PASCAL Visual

検出モデルが求められている．

Object Classes Challenge [18]における Pascal VOC 2007 test

一般的に深層学習による物体検出は精度と速度のトレードオ

Dataset で 73.2 mAP の高い精度を記録したが，検出速度は GPU

フが課題とされ，特に自動運転シーンでは精度およびリアルタを用いた場合でも約 5 FPS であり，リアルタイム性に欠けるとイム性が求められる．また，モバイル端末やドローンなどの小型いう問題がある．

デバイスを用いる場合はマシンコストの側面も考慮しなければ

one stage 型は領域提案とクラス分類のステップを同時に行ならない．You Only Look Once (YOLO) [1]は比較的高速な物体

うため，two stage 型と比較して高速である．代表的な手法とし検出手法として提案され，現在も改良が続いている．YOLO のて ， Single Shot MultiBox Detector (SSD) [3] ， YOLO ，改良モデルである YOLOv4 [2]は，検出精度および速度で従来手

EfficientDet [14] などが挙げられる．Redmon らの YOLO

法を上回る性能を記録した．一方，YOLOv4 は特徴抽出を行う(YOLOv1) は，R-CNN 系の手法と比較して高速な検出が可能な

Backbone 部の計算量が非常に多く，リアルタイムな検出には高手法として提案された．Backbone 部には Google LeNet [27]を性能な GPU を必要とする．そのため，物理的な制約が多く，消使用し，解像度が 7×7 の特徴マップ の各セルを畳み込むこと

費電力や費用等のコストが高いという問題を抱えている．そこ

で，バウンディングボックスの座標値とクラス確率を計算する．

で，本稿では新たな物体検出手法として YOLOv4-tiny-3det-

なお，YOLOv1 は Pascal VOC 2007 test において 45FPS の速

light を提案する．本手法は，YOLOv4 の畳み込み層を削減した

度で 63.4mAP の検出を可能とした．一方，特徴マップのセル内に小さな物体が複数存在した場合の検出が困難になるという欠

1
2

豊橋技術科学大学 情報・知能工学専攻 yamashige@kde.cs.tut.ac.jp
正会員 豊橋技術科学大学 大学院工学研究科 情報・知能工学系 aono@tut.jp

点もあった．

1

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26×26×128

CSP 3×3 conv
max pool
3×3 conv

CSP 3×3 conv
3×3 conv
max pool
3×3 conv

3×3 conv(st=2)
3×3 conv(st=2)
3×3 conv
416×416×3

CSP 3×3 conv
max pool
3×3 conv

Backbone: CSPDarknet53-tiny-light

input

13×13×128

52×52×128

104×104×64

output13×13×128

26×26×128
52×52×128

Neck: Feature Sharing Network (FSN)

Head: 1×1conv + NMS

52×52×128
Small Obj Det

26×26×128
Mid Obj Det

13×13×128
Large Obj Det※conv = conv + batch norm +Leaky ReLU

図 1. 提案手法 YOLOv4-tiny-3det-light のネットワークアーキテクチャ
SSD は，YOLOv1 における小物体の検出精度が低い問題を改2.2. Feature Pyramid Network (FPN)

善し，物体サイズにロバストな検出を可能とした手法である．

解像度の異なる特徴マップを用いる手法では，小物体の検出に

YOLOv1 と異なり，Backbone 部に VGG-16 [19]を使用してい浅い層の特徴マップを用いる．そのため精度が低下するというる．また，物体予測を行う際に一つの特徴マップを用いるのでは問題が発生する．この問題を解決したのが Feature Pyramid

なく，様々な解像度を持つ複数の特徴マップを用いる点が特徴

Network (FPN) [4]である．FPN は図 2(a)に示すように，深いである．これは，浅い層の高解像度特徴マップでは小物体の検出層にある特徴マップをアップサンプリングし，浅い層の特徴マを，深い層の低解像度特徴マップでは大物体の予測を行うため，ップと要素和融合する．これを繰り返すことで，深い層の特徴量

物体のサイズにロバストな検出が可能となっている．ここで，特を伝播する．これによって，浅い層の特徴マップの意味的な特徴

徴マップのグリッド上にデフォルトボックス (アンカーボック

量が補強され，小物体の検出精度の向上が可能となる．FPN はス)と呼ばれる基準のバウンディングボックスを定めておき，畳多くの物体検出モデルに用いられ，アーキテクチャの改良が続み込みでボックスのオフセットを計算することで物体領域を予けられている．例えば，図 2(b)に示す浅い層から深い層への逆測する．また，SoftMax 関数を用いて，物体のクラス確率も同方 向 へ の 特 徴 量 伝 播 を 加 え た に 示 す PANet [15] ， Neural

時に予測する．さらに，重なったバウンディングボックスはArchitecture Search を用いて，最適な FPN アーキテクチャのNon-Maximum Suppression (NMS)と呼ばれる手法を用いて統探索を行う NAS-FPN [16]，PANet の処理を繰り返すことで，合する．これらの SSD における物体検出の一連の流れは，後述

さらに特徴マップを洗練化し，スキップ接続を追加した BiFPNする改良モデルの基盤となっているアルゴリズムである．なお，等がある．

SSD (SSD300)は Pascal VOC 2007 test において 46FPS の速2.3. YOLOv4, YOLOv4-tiny

度，77.2mAP の高い精度を記録した．

YOLOv4 は，近年の様々な研究成果を統合した YOLO ベース

上述したアルゴリズムをベースとして様々な改良モデルが提の最新手法である．YOLOv4 の Backbone 部は Darknet53 と呼案されている．例えば，SSD ベースの改良モデルとしては DSSD

ばれるネットワークに CSPNet [29]の畳み込み手法を組み込ん[11]， RefineDet [12]，M2Det [13]等がある．YOLO ベースのだ CSPDarknet53 で構成されている．また，Neck 部と呼ばれ手法には，YOLO9000 (YOLOv2) [9]や，YOLO v3[10]，YOLOv4

る部分において，Spatial Pyramid Pooling (SPP) [32] およびがある．YOLO の改良手法は，Backbone 部が Google LeNet か

PANet を用いた特徴量の補強を行っている．物体予測を行う

ら Darknet に変更され，SSD と同様に複数の解像度の特徴マッ

Head 部では，各アンカーボックスに関してオフセット値，物体プを用いて物体予測を行うことで精度を向上している．

か背景かを分類する物体性確率，およびクラス確率を計算する．

2

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Deep

Deep

Deep

Shallow

Shallow

Shallow(a) FPN (YOLOv4-tiny)(b) PANet (YOLOv4)(c) FSN (proposed)

図 2. 従来の FPN 機構と提案手法の比較
また，損失関数として，領域の損失には CIoU-Loss [31]を，物として提案された YOLOv4-tiny は，YOLOv4 の畳み込み層を体性確率の損失には Focal Loss [30]を，クラス確率の損失には削減し，PANet を FPN に変更することで計算量を 6.8GFLOPs

クラスごとの Binary Cross Entropy Loss を用いる．また，訓に削減している．そのため，GPU を用いずともリアルタイムな練時の工夫として，学習率を線形的に増加させる warm-up や，検出が可能であるが，YOLOv4 と比較して精度は劣っており，

学習率の減衰に Cosine Annealing Scheduling [28]を使用して小物体の検出精度に課題がある．

いる．

3.

YOLOv4 は，最高性能を記録していた EfficientDet の性能を上 回 る 性 能 を 記 録 し た ． 一 方 ， 計 算 量 は 59.7 GFLOPs

提案手法
我々は YOLOv4-tiny の計算量を削減し，高速性を維持しつつ高精度化改良を行った YOLOv4-tiny-3det-light を提案する．

(FLoating-point OPerations)であり，リアルタイムな検出には高性能な GPU を必要とする．これに対して，より軽量なモデル

26×26×128
Middle Scale Feature

52×52×128
Large Scale Feature

13×13×128
Small Scale Feature

FeatureSharing Block

Small Scale Feature Sharing
Middle Scale Feature Sharing
Large Scale Feature Sharing

52×52×128
Small Obj Det

13×13×256

26×26×256

52×52×256

1×1Conv

1×1Conv

1×1Conv

3×3Conv

3×3Conv

3×3Conv

26×26×128
Mid Obj Det

13×13×128
Large Obj Det

図 3.1. Feature Sharing Network (FSN)のアーキテクチャ

3日本データベース学会和文論文誌
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13×13×128

26×26×172

52×52×128

26×26×128

13×13×128

Channel Split

52×52×128

26×26×128
52×52×172

Channel Split

Channel Split
1/2
MaxPool×2
Upsample×2
Upsample

13×13×64 13×13×64

1/2
MaxPool

13×13×256

26×26×172
52×52×172

×4
Upsample

13×13×172
52×52×256(a)Small Scale Feature Sharing

13×13×172

26×26×64

26×26×64(b) Middle Scale Feature Sharing

26×26×256

52×52×64 52×52×64
1/4
MaxPool(c) Large Scale Feature Sharing

図 3.2. Feature Sharing Network における各モジュールのアーキテクチャ
3.1 節では提案手法の概要を示す．3.2 節では，従来の FPN にり，図 2(c)に示すように，相互に特徴量を分配・共有し合うよう代わる新たな特徴量補強機構として，Feature Sharing Network

な構造になっている．この構造によって，空間的から意味的とい(FSN)を提案する．

った様々なレベルの特徴量を，従来の機構と比較して効率的に

3.1. YOLOv4-tiny-3det-light

補強することができると考えらえる．なお，FSN は本提案ネッ

2.3 節で述べたように，YOLOv4-tiny は YOLOv4 と比較してトワークだけでなく，その他のネットワークにも導入可能な汎計算量は少ないが，低精度であり，特に小物体の検出精度が低用的なモジュールである．以下では，本提案における導入例を説い．そこで，YOLOv4-tiny を高精度化した YOLOv4-tiny-3det-

明する．

light を提案する．主なアプローチは高解像度特徴マップの追加

FSN のアーキテクチャを図 3.1 に，各モジュールのアーキテ

および FPN の改良に基づいている．なお，ネットワークアーキ

クチャを図 3.2 に示す．ここで，Backbone 部で抽出した 52×

テクチャは図 1 に示す通りである．

52×128，26×26×128，13×13×128 の特徴マップはそれぞれLarge Scale Feature ， Middle Scale Feature ， Small Scale

まず，高解像度特徴マップの追加について説明する．
YOLOv4-tiny の Head 部では，解像度が異なる複数の特徴マッ

Feature と呼ぶ．これらの特徴マップは，Feature Sharing Block

プを用いて，物体のサイズにロバストな検出を行う．ここで，に入力した後，図 3.2(a)に示す Small Scale Feature Sharing

YOLOv4-tiny は 13×13 および 26×26 の特徴マップを物体予(SSFS) の処理を適用する．SSFS では，最も解像度の低い Small

測に用いており，この低解像度の特徴マップが，小物体の検出精

Scale Feature が持つ意味的な特徴量を Middle Scale および度の低さの原因ではないかと考えた．そこで，図 1 の緑色の特Large Scale Feature に分配することで特徴量の補強を行う．

徴マップで示すように 52×52 の高解像度な特徴マップを加え，

具体的には，Small Scale Feature をチャンネル次元で 2 分割

3 層の特徴マップで予測を行うようにアーキテクチャを変更す

し，一方には解像度が 2 倍になるアップサンプリングを，もうる．しかし，この変更によって計算量は 6.8 GFLOPs から 9.7

一方には解像度が 4 倍になるアップサンプリングを適用して，GFLOPs に増加し，YOLOv4-tiny の軽量性が失われる．そこで，解像度を一致させる．これらを Middle Scale Feature および物体予測に用いる特徴マップの次元数を 256 から 128 に変更す

Large Scale Feature と結合(Concatenation)する．SSFS 適用

ることで計算量を削減する．この変更は，自動運転等の応用シー

後，図 3.2 (b)に示す Middle Scale Feature Sharing (MSFS)のンでは検出すべき物体の種類数は比較的少ないため，チャンネ処理に移行する．MSFS は Middle Scale Feature が持つ特徴量

ル次元数を減らしても精度に影響が出ないという仮説に基づいを，解像度の異なる特徴マップへ分配する．解像度の調整には，ている．なお，3 層の特徴マップは Neck 部へと入力され，FSN

アップサンプリングおよび Max Pooling を用いている．ここで，に基づく特徴量の補強を行う．

Large Scale Feature への結合は，先の SSFS で結合した特徴量

3.2. Feature Sharing Network (FSN)(緑色で示す特徴マップ) に付け加えるようにして行う．最後に従来の YOLOv4-tiny では，結合によって特徴マップを融合す

図 3.2 (c)の Large Scale Feature Sharing (LSFS)を適用する．

る図 2(a)の FPN が用いられている．ここで，FPN に代わる新

上記と同様に Large Scale Feature をチャンネル次元で分割後，たな特徴量補強機構として Feature Sharing Network (FSN)を提案する．本機構のアイデアは，図 2(b)の PANet において双方向の特徴量伝播が精度の向上に有効であること，および層をスキップして特徴量を補強する NAS-FPN の構造から着想を得た．
FSN の構造は，従来の特徴量を段階的に伝播する構造とは異な

4

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表 1. YOLOv4 および YOLOv4-tiny との検出性能の比較

method

VOC-mAP COCO-AP

Inference time [ms]w/ GPU w/o GPU

FPSParams[M] FLOPs[G]w/ GPU w/o GPU

302.387

37.906

YOLOv4 [2]

46.7

21.2

26.381

3.307

64.0

59.7

YOLOv4-tiny [24]

34.6

13.8

7.514

36.656133.08527.281

5.9

6.8

YOLOv4-tiny-3det-light (proposed)

41.1

16.9

8.700

36.564114.943

27.3491.7

6.4

表 2. 従来手法との検出性能の比較

methodInference time [ms]FPSParamsFLOPs[G] VOC-mAP

w/ GPUw/o GPU

w/ GPUw/o GPU

SSD7 [22]15.330-65.233-

213,904-

25.4

FPSSD7 [20]13.043-76.669-299,472-

27.8

AFPSSD7 [21]15.444-64.751-

384,176-

31.8

SSD300 [3]23.446-42.650-24,280,556

-

34.6

YOLOv3 [10]28.649-34.905-61,597,882

65.4

45.0

YOLOv3-tiny [23]11.763-85.012-

8,685,484

5.5

29.8

YOLOv4 [2]26.381

302.387

37.9063.307

64,025,530

59.7

46.7

YOLOv4 -tiny [24]7.514

36.656133.08527.281

5,889,564

6.8

34.6

YOLOv4-tiny_3det_light (ours)

8.700

36.565114.943

27.3491,703,098

6.4

41.1

表 3. クラス別精度（VOC Class AP）の比較

car

truck

pedestrianbicyclistlight

VOC-mAP

YOLOv4 [2]

71.8

47.8

35.4

19.2

59.1

46.7

YOLOv4 -tiny [24]

64.1

38.3

16.7

10.9

43.2

34.6

YOLOv4-tiny-3det-light (proposed)

66.9

45.4

23.5

20.4

49.5

41.1

methodMax Pooling を用いて解像度を一致させ，スケールの異なる特度，計算量の側面から比較を行った．また，SSD ベースの従来

徴マップと結合する．以上により，特徴量を分配し合ったチャン手法である SSD300，SSD7，FPSSD7，および AFPSSD7 に加ネルが 256 次元の特徴マップが 3 つ得られ，それぞれにカーネ

えて，YOLO ベースの YOLOv3，YOLOv3-tiny との比較結果も

ルサイズが 1×1 の畳み込み(1×1Conv)および 3×3 の畳み込み示す．
精 度 の 評 価 に は The PASCAL Visual Object Classes(3×3Conv)を適用して処理を終える．

4.

Challenge に基づく VOC-mAP，COCO 2020 Object Detection

比較実験

Task [26] 基準の COCO AP を用いた．また，速度に関しては，比 較実験 では ，車載 カメラ 画像 データ セッ トの Udacity

GPU 使用時・未使用時の推論時間および FPS を用いた．ここAnnotated Driving Dataset を用いて各モデルの検出性能を比で推論時間は，1 枚の画像をモデルに入力し，出力が得られるま較し，物体クラス・サイズ別の精度も計測した．さらに，従来のでの平均処理時間と定義する．計算量の評価に関してはモデル

FPN 機構との比較によって FSN の有効性を検証した．また，の訓練パラメータ数および FLOPs (Floating-point OPerations)

検出結果の可視化例も示す．

を用いた．これは，モデルの入力から出力までに必要な浮動小数4.1. 実験環境・評価指標

点演算回数を意味し，1 秒当たりに実行可能な浮動小数点演算回数を示す FLOPS (FLoating-point Operations Per Second) とUdacity Annotated Driving Dataset には物体のクラスとして car，truck，pedestrian，bicyclist，light の 5 クラスが存在

は異なる指標である．
開発環境として，GPU は NVIDIA Quadro RTX 8000，CPU

し，18000 枚の訓練データ，4241 枚の未知データで構成されている．解像度は 480×300 であり，訓練データには物体の矩形領域およびクラスが与えられている．なお，ベースラインモデルはYOLOv4-tiny とし，計算量の多い YOLOv4 も加えて精度，速5日本データベース学会和文論文誌
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VOC-mean Average Precision[mAP]49.0

表 4. 物体サイズ別精度の比較

YOLOv446.0

YOLOv343.0

architecture

YOLOv4-tiny-3det-light

40.0
37.0

SSD300

YOLOv4-tiny

34.0

model_FLOPs[G] model_params

38.5

15.3

7.9

2,046,778

FPN_ew-sum

40.6

16.5

6.2

1,604,410

FPN_ew-product

40.5

16.5

6.2

1,604,410

PANet

40.0

17.0

7.7

2,492,218

FSN (proposed)

41.1

16.9

6.4

1,703,098

AFPSSD7

31.0

YOLOv3-tiny

表 5.物特徴量補強機構の性能比較

FPSSD728.0
25.0

VOC_mAP COCO_AP

FPN_concat

SSD7
6.0

9.0

12.0

15.0

method
18.0

21.0

24.0

27.0

inference time [ms/f]

図 4. 各手法の推論時間に対する精度
は Intel(R) Xeon(R) Silver 4108 を用い，ライブラリは CUDA

S-AP

M-AP

L-AP

COCO-AP

YOLOv4

17.1

29.0

36.2

21.2

YOLOv4-tiny

10.0

22.1

30.2

13.8

YOLOv4-tiny-3det-light (FPN)

11.7

23.6

27.2

15.3

YOLOv4-tiny-3det-light (FSN)

12.9

26.9

27.2

16.9

10.1，cuDNN 7.6.4，TensorFlow 2.1 を使用した．なお，純粋た．また，表 4 に COCO-AP における物体サイズ別精度の比較なモデルのアーキテクチャの優劣を比較するため，量子化や枝結果を示す．提案モデルは，従来の FPN 機構を用いた場合にお刈り等を用いたモデルの圧縮は行っていない．

いても，小物体精度(S-AP)と中物体精度(M-AP)の向上が見られ，

4.2. 検出性能比較実験

FSN を導入することで，さらに精度が向上する結果を得た．一

Udacity Annotated Driving Dataset を用いてモデルを訓練

方，大物体精度(L-AP)に関しては YOLOv4-tiny を下回る結果とし，検出性能を比較した．提案手法の最適化手法には Adam [17]なった．

を使用し，バッチサイズは 16，学習率の初期値は 0.001，最大
エポック数は 150 とした．なお，YOLOv4 の訓練方法に則り，
1 エポック目は学習率を線形的に増加させる warm-up を用い，
上限学習率の減衰には Cosine Annealing Scheduling [28] を用

4.4. 特徴量補強機構の性能比較
FSN の有効性を確認するため，従来の FPN および PANet との 比 較 を 行 っ た ． な お ， FPN に つ い て は 従 来 の 結 合(Concatenation) に加えて，要素和，要素積による特徴マップのいた．また，損失関数も YOLOv4 と同様のものを用いた．推論

融合も比較した．表 5 に精度および計算量の計測結果を示す．

時のバッチサイズは 1，入力解像度は 416×416，確信度閾値はまず，従来の結合を用いる FPN は精度が低いだけでなく，計算

0.005 とした．ここで，確信度閾値とは NMS におけるハイパー

量も多いことが分かる．要素和や要素積を用いた FPN は比較的パラメータであり，閾値より低い確信度のバウンディングボッ

精度が高く，YOLOv4-tiny よりも少計算量だが，COCO-AP はクスは統合前に破棄される．

PANet に劣っている．これに対して FSN を用いた場合，最高精

表 1 に YOLOv4 および YOLOv4-tiny との比較結果を示す．
提案手法はベースラインの YOLOv4-tiny に対して，VOC-mAP

6.4 GFLOPs の比較的少ない計算量であった．これより，FSNが 34.6 から 41.1 に，COCO-AP が 13.8 から 16.9 に向上し，が精度と計算量の両面において優れた機構であることが示され

YOLOv4 の精度に大きく近づいた．また，GPU 未使用時の推論

た．

速度は YOLOv4-tiny より僅かに高速な 27.349 FPS を記録し4.5. 検出結果の可視化た．これより，提案手法は GPU を用いずとも，高精度なリアル

検出結果の可視化例を図 5 に示す．左から YOLOv4-tiny，

タイム検出が可能であることを示した．さらに，提案手法のモデFSN 未導入 (従来の FPN を使用) の提案手法，FSN を導入しルパラメータ数は 1.7M，FLOPs は 6.4 G で計算量が削減された提案手法である．ここで，car (車)が赤色，truck (トラック)がており，従来手法に対して優れた手法であることが分かる．SSD

黄緑色，pedestrian (歩行者)が緑色，light (信号機)が紫色の矩形や YOLOv3 等の従来手法との比較結果を表 2 に示し，横軸を領域に対応する．まず一段目の例において，YOLOv4-tiny は信GPU 推論時間，縦軸を VOC-mAP としてプロットした結果を号機の検出漏れが見られるが，提案手法では改善されている．さ

図 4 に示す．これより提案手法は従来手法に対して精度と速度

らに FSN を導入することで，全ての信号機を検出できているだのトレードオフを改善しつつ，計算量の多い YOLOv3 に匹敵す

けでなく，画像右端に映る車の重複(オクルージョン)を識別し，る高い精度を獲得できていることが確認できる．

複数台の車の検出に成功している様子が見て取れる．二段目の4.3. 物体クラス・サイズ別精度の比較
表 3 に VOC-mAP における物体クラス別精度の比較結果を示
す．提案手法は YOLOv4-tiny に対して，全クラスで精度の向上が見られ，bicyclist に関しては YOLOv4 を上回る精度を獲得し度の VOC-mAP と PANet に匹敵する COCO-AP を獲得しつつ，

6日本データベース学会和文論文誌
Vol. 20-J, Article No. 10, 2022 年 3 月

一般論文

YOLOv4-tiny

提案手法 (FSN なし)

提案手法（FSN あり）

図 5. 検出結果の可視化例
例においては，YOLOv4-tiny では画像中央部に歩行者の誤検出，

これは，中物体の検出を行う Middle Scale Feature が深いレベ

右下に車の誤検出が見られる．また，FSN 未導入の提案手法は

ルの特徴量だけでなく，浅いレベルの空間的な特徴量も必要と歩行者の検出漏れは改善しているが，車の誤検出は改善されてしており，FSN によってこれを補強できたためと考えられる．

いない．これに対して，FSN を導入した提案手法はこれらの誤一方，大物体に関しては精度の向上が見られなかった．これは，検出を改善できている．三段目の例では，YOLOv4-tiny および大物体の検出を行う Small Scale Feature では空間的な特徴量

FSN 未導入の提案手法で検出できなかった歩行者を検出できての必要性が低いと考えられ，この改善には Backbone 部の段階いる様子が確認できる．

でネットワークチューニングが必要になると思われる．

5.

考察

6.

おわりに

表 4 や図 5 より，提案手法は特徴マップのチャンネル次元数

本稿では，軽量かつ高精度な検出手法として YOLOv4-tiny-を削減しているにも関わらず，小物体の精度向上が見られた．こ

3det-light を提案し，従来の FPN に代わる新たな特徴量補強機

れは，高解像度な特徴マップを物体の予測に用いたことで，小物構として Feature Sharing Network (FSN)を提案した．車載カ体の検出が容易になったためであると推測される．そのため，自メラ画像の Udacity Annotated Driving Dataset を用いた比較

動運転シーンの物体検出においては，特徴マップのチャンネル

実験では，YOLOv4-tiny の計算量を削減しつつ精度の向上を確

次元数よりも解像度の方を優先すべきであると考えられる．ま認した．特に，小物体および中物体の検出精度が向上しており，

た，小規模なパラメータの探索空間が，比較的少クラスな物体の検出結果を可視化することで誤検出や検出漏れの改善を確認し分類に適していたことも要因の一つと思われる．一方で，大物体た．さらに，従来の FPN 機構との比較を行った結果，FSN はの検出精度は低下しているが，これは 13×13 の特徴マップのチ

比較的少ない計算量で PANet に匹敵する精度を獲得できること

ャンネル次元数が少なく，大物体の分類が困難になったためとを示した．今後の課題としては，大物体の精度向上，クラス数の推測される．

多いデータセットでの精度向上，モバイル端末や安価なマシン

FSN を導入することで，さらに小物体の検出精度が向上した．
これは，Large Scale Feature が Small Scale Feature の意味的な特徴量を直接利用できたことが，精度の向上に寄与したためと考えられる．また，中物体は特に大きく精度が向上していた．

7を用いたベンチマーク等が挙げられる．

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Vol. 20-J, Article No. 10, 2022 年 3 月

一般論文

参

考

文

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