物体検出
2013年に発表されたOverFeatは、ILSVRC2013の検出部門にて最高記録を達成する。OverFeatは圧倒的な処理速度を達成するが、一方でその精度は2ステージの検出システムであるR-CNNには及ばなかった。その要因としてはOverFeatに用いられる全畳込みニューラルネットワーク(fully convolutional network)の学習が当時難しかったことが挙げられる。ただ、OverFeatの特徴は後発のYOLOやSSDに引き継がれた。2016年に発表されたYOLOは、画像を任意のピクセルごとのグリッドに区切り、グリッド毎に物体が存在する確率と物体が存在する場合の分類クラスを予測するというものである。YOLOは処理速度で45fpsを記録した。ただしグリッド毎に予測するという性質上、2ステージのFaster R-CNNと比べると位置の正確性は低くなった。特に1つのグリッド内に複数の物体がある場合の検出力が低いという欠点がある。2016年に発表されたSingle Shot MultiBox Detector(SSD)は、Faster R-CNNに用いられたRPNの考え方を持ち込んだもので、YOLOと比較して処理速度がさらに向上するとともに、精度面でもFaster R-CNNと同等の精度を達成した。2019年に発表されたEfficientDet等、1ステージ系でありながら条件によっては2ステージ系のMask R-CNNの精度を上回るシステムも出てきている。
物体検出は、動画像内に特定の属性を持つ物体が存在するかどうかを検出し、もし存在する場合には各物体の位置と範囲まで推論する技術である。物体の位置を示す方法として、バウンディングボックス(英語版)と呼ばれる物体を取り囲む最小の矩形を用いる方法が使われる。なお、画像認識一般において、認識対象がもつ属性を記号で表したものをクラスと呼ぶ。
物体検出は画像理解、コンピュータビジョンの分野において基礎的な技術であり、セグメンテーション(英語版)やシーン理解、物体追跡(英語版)、画像キャプション付与といった他のより複雑な画像認識タスクを解決するための基礎である。また実世界への応用についても、セキュリティ、自動運転、画像検索、ロボットビジョン等幅広い。類似の画像認識技術に、画像内の物体のクラスを識別するクラス分類タスクがあるが、物体検出ではクラスだけでなく物体の位置まで認識する必要があるため、検出器を作成するのはより難しい。
物体検出の手法は一般に、従来の機械学習ベースのアプローチまたは深層学習ベースのアプローチのいずれかに分類される。従来の機械学習をベースにしたアプローチの場合、まず以下のリストにあるような手法を用いて動画像内の「特徴」を定義し、その上でサポートベクターマシン(SVM)などの手法を使用してそれらの特徴が対象物体かそうでないかを分類する必要がある。一方、深層学習を用いた手法では、「特徴」を具体的に定義せずともエンドツーエンドで物体検出を行うことができる。通常、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いることが多い。2012年に深層学習がクラス分類タスクで大きな成功を収めて以降は、物体検出においても深層学習によるアプローチが主流となっている。