物体検出
物体検出(ぶったいけんしゅつ、object detection)は、デジタル画像処理やコンピュータビジョンに関連する技術の一つで、デジタル画像・動画内に映っている特定のクラス(人間、建物、車といったカテゴリー)の物体を検出するものである。物体検出はコンピュータビジョンの基礎的な学問領域であり、画像分類(英語版)や顔認識、自動運転など多くの分野でその知見が応用されている。深層学習(ディープラーニング)技術の進展に伴い、物体検出の分野でもR-CNNやYOLO、SSDなどの深層学習を用いた手法が広く使われるようになって精度も大きく向上したが、一方で物体検出分野に特有の技術的な課題や学習・評価に必要なデータセット作成における課題など、解決されるべき課題も残っている。
実世界の画像にはしばしば、対象物体を遮蔽するような障害物が存在することがあり、対象物体からの情報を損なってしまう。対策手法として、予めオフセットを見込んだ畳み込み、プーリングを行うものが挙げられる。また、GAN等の生成ネットワークを用いて障害物を意図的に作る手法も提案されているが、オクルージョンを巡る課題はまだ解決されていない。
P r e c i s i o n = T P T P + F P {\displaystyle {\mathsf {Precision}}={\frac {TP}{TP+FP}}}
適合率は推論結果のうち正解がどれだけ含まれているか、すなわち「どれだけ正解でないものを誤って正解と検出しないか」を表す指標である。
再現率(Recall)
一般に以下の式で計算される。ここで、FNは検出しなかったものの実際には正解であるような見逃した個数を表す。
R e c a l l = T P T P + F N {\displaystyle {\mathsf {Recall}}={\frac {TP}{TP+FN}}}
再現率は全ての正解として扱われるべきものの中で実際にどれだけ推論できたか、すなわち「どれだけ正解を見逃さなかったか」を表す指標である。式からも明らかであるが、見逃しを減らすためにより多くのものを検出しようとすればするほど再現率は高まるが、その分本来正解でないものを正解としてしまうパターンが増えるため適合率は下がりがちである。他方で、過検出を減らすために検出結果を絞り込むと適合率は高まるが、その分本来正解であるべきものを見逃すパターンが増えるため再現率は下がりがちである。すなわち、適合率と再現率はトレードオフの関係にある。