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。 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。 R-CNN（2013 年 11 月） R-CNN は、入力画像が与えられると、選択的検索（selective search）と呼ばれる手法を適用して関心領域（regions of interest; ROI）を抽出する。一つ一つの ROI は画像内の物体の境界を表す長方形である。シナリオによっては、2,000 もの ROI が存在する。その後、各 ROI をニューラルネットワークに通し、特徴量を出力する。各 ROI が出力した特徴量に対して、一連のサポート ベクター マシン分類器を使用し、その ROI に含まれる物体のカテゴリを決定する。 Fast R-CNN（2015 年 4 月） オリジナルの R-CNN では、関心領域（ROI）のそれぞれについてニューラル ネットワークの特徴量を独立して計算したが、Fast R-CNN は、画像全体に対して 1 回だけニューラル ネットワークを実行する。ネットワークの最後には ROI プーリングと呼ばれる新しい手法があり、ネットワークの出力テンソルから各 ROI を切り出し、形状を変更して分類する。オリジナルの R-CNN 同様、選択的検索を使用して ROI を抽出する。 Faster R-CNN（2015 年 6 月） R-CNN では選択的検索を用いて ROI を抽出したが、Faster R-CNN では、選択的検索ではなく、ROI 生成をニューラル ネットワーク自体に統合している。 Mask R-CNN（2017 年 3 月） 物体検出に加え、インスタンスのセグメンテーションも行う。ROI プーリングを ROI Align と呼ばれる新しい手法に置き換え、ピクセルの断片を表現できるようにした 。 Mesh R-CNN（2019 年 6 月） 2D 画像から 3D メッシュを生成する機能が追加されている。 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。 ^ Girshick, Ross. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation". arXiv:1311.2524。 ^ Gandhi, Rohith (July 9, 2018). “R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO — Object Detection Algorithms”. Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e March 12, 2020閲覧。  ^ Girshick, Ross. "Fast R-CNN". arXiv:1504.08083。 ^ Bhatia, Richa (September 10, 2018). “What is region of interest pooling?”. Analytics India. https://analyticsindiamag.com/what-is-region-of-interest-pooling/ March 12, 2020閲覧。  ^ Ren, Shaoqing. "Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks". arXiv:1506.01497。 ^ He, Kaiming. "Mask R-CNN". arXiv:1703.06870。 ^ Farooq, Umer (February 15, 2018). “From R-CNN to Mask R-CNN”. Medium. https://medium.com/@umerfarooq_26378/from-r-cnn-to-mask-r-cnn-d6367b196cfd March 12, 2020閲覧。  ^ Weng, Lilian (December 31, 2017). “Object Detection for Dummies Part 3: R-CNN Family”. Lil'Log. https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/12/31/object-recognition-for-dummies-part-3.html March 12, 2020閲覧。  ^ Wiggers, Kyle (October 29, 2019). “Facebook highlights AI that converts 2D objects into 3D shapes”. VentureBeat. https://venturebeat.com/2019/10/29/facebook-highlights-ai-that-converts-2d-objects-into-3d-shapes/ March 12, 2020閲覧。  ^ Nene, Vidi (Aug 2, 2019). “Deep Learning-Based Real-Time Multiple-Object Detection and Tracking via Drone”. Drone Below. https://dronebelow.com/2019/08/02/deep-learning-based-real-time-multiple-object-detection-and-tracking-via-drone/ Mar 28, 2020閲覧。  ^ Ray, Tiernan (Sep 11, 2018). “Facebook pumps up character recognition to mine memes”. ZDnet. https://www.zdnet.com/article/facebook-pumps-up-character-recognition-to-mine-memes/ Mar 28, 2020閲覧。  ^ Sagar, Ram (Sep 9, 2019). “These machine learning methods make google lens a success”. Analytics India. https://analyticsindiamag.com/these-machine-learning-techniques-make-google-lens-a-success/ Mar 28, 2020閲覧。  ^ Mattson, Peter (2019). "MLPerf Training Benchmark". arXiv:1910.01500v3 [math.LG]。