R-CNN

領域ベースの畳み込みニューラルネットワーク (Region Based Convolutional Neural Networks, R-CNN)は、コンピュータビジョン、特に物体（オブジェクト）検出のための機械学習モデルの 1 つ。
歴史.
R-CNN の当初の目的は、入力画像を受け取り、出力としてバウンディングボックスの集合を生成することだった。各バウンディングボックスには、物体とそのカテゴリ（車や歩行者など）が含まれる。最近では、R-CNN は拡張され、他のコンピュータビジョンタスクを実行できるようになった。これまでに開発された R-CNN のバージョンをいくつか紹介する。
応用.
R-CNN は、ドローンに搭載されたカメラからのオブジェクトの追跡、画像内のテキストの位置の特定、Google レンズでのオブジェクト検出などで使用されている。Mask R-CNN による物体検出は、ニューラルネットワークの学習速度を競う MLPerf トレーニングベンチマークにおける 7 つのタスクのうち 1 つに位置付けられている。