はじめに
本記事では、2025年に発表された論文「YOXDE: YOLOX with DETR for Object Detection」をもとに、高速かつ高精度な物体検出モデルの仕組みと実務への応用を解説します。
物体検出とは
物体検出は、画像内の物体を識別し、位置（バウンディングボックス）とクラスを同時に予測するタスクです。
特徴は以下の通りです：
- 位置情報の取得：単なる分類ではなく、物体の座標を特定する
- 複数物体の同時検出：重なりや小物体も対象
- タスク例：人検出、欠陥検出、車両検出、医療画像の病変部位検出
物体検出モデルには、単段検出器（YOLO系、RetinaNet）や二段階検出器（Faster R-CNN、DETR）があります。
YOLOX
概要
YOLOXは、YOLOシリーズの改良版で、従来の欠点を克服しつつ、高速で高精度な物体検出を目指したモデルです。
主な特徴
- アンカーフリー設計：事前定義ボックスを排除し柔軟な予測を実現
- CSPLayerとCSPDarknet53：特徴抽出能力を強化
- PAFPN（Path Aggregation Feature Pyramid Network）：多階層の特徴統合でスケールに依存しない検出
- Decoupled Head：分類とボックス回帰を独立して学習し効率と精度を向上
参考文献
-
YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021
https://arxiv.org/abs/2107.08430
DETR（DEtection TRansformer）
概要
DETRは、物体検出をセット予測問題として捉え、アンカー生成やNMSなどの手作業を排除した、エンドツーエンドのトランスフォーマーベースモデルです。
主な特徴
- セットベースのロス関数：予測とアノテーションを一意にマッチング
- トランスフォーマーエンコーダ・デコーダ：自己注意機構で画像全体情報を効率的に処理
- エンドツーエンド学習：手作業設計を排除しシンプルかつ高精度
参考文献
-
End-to-End Object Detection with Transformers
https://arxiv.org/abs/2005.12872
実務での応用
YOLOXとDETRは、それぞれの特性を活かして実務で活用可能です：
- YOLOX：高速・リアルタイム処理に強く、監視カメラ映像や物流検品に向く
- DETR：複雑なシーンでの精度が高く、自動運転や医療画像解析に向く
ハイブリッドモデル（例：YOXDE）では、両者の強みを組み合わせ、高速かつ高精度な検出を実現することも可能です。
YOXDEの特徴
YOXDEは、YOLOXとDETRを組み合わせたハイブリッドモデルです。
- YOLOX：高速でリアルタイム推論が可能だが、複雑なシーンでは精度が低下する場合がある
- DETR：高精度検出が可能だが、学習収束が遅く計算リソースを多く消費する
YOXDEはこれらの長所を組み合わせ、高速な学習収束と高精度な検出を両立させています。
アーキテクチャ
YOXDEは大きく2つのコンポーネントから構成されます：
-
YOLOXバックボーン
- 特徴抽出を担当
- リアルタイム処理に適した速度を提供
-
DETRヘッド
- 注意機構（Attention）を活用
- 複雑なシーンでも高精度な物体検出を実現
この構成により、従来モデルよりも効率的に高精度検出が可能になります。
出典：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3730436.3730501
実験結果
論文の実験では、YOXDEは以下の特徴を示しました：
- 高速収束：YOLOXバックボーンにより学習が迅速
- 高精度検出：DETRの注意機構で複雑なシーンでも正確に検出
- 計算リソース効率：従来のDETRより少ない計算量で同等以上の精度
これにより、学習時間と精度の両立が可能となり、実務利用に適したモデルとなっています。
実務への応用
YOXDEの特性を活かした応用例は以下の通りです：
-
監視カメラ映像のリアルタイム解析
高速かつ高精度な検出により、監視システムの効率向上 -
自動運転車の物体検出
複雑な道路状況でも正確な検出が可能 -
医療画像解析
高精度な検出により疾患の早期発見が促進される
まとめ
YOXDEは、高速な収束と高精度な検出を両立させる物体検出モデルです。
実務での応用においては、監視システム、自動運転、医療画像解析など幅広い分野で有効です。
- YOLOXバックボーンでリアルタイム性を確保
- DETRヘッドで精度向上
- 効率的な計算で学習・推論コストを削減
これらの特徴により、実務での導入も現実的なモデルとして注目されています。
参考文献
He, Y. (2025). YOXDE: YOLOX with DETR for Object Detection. Proceedings of the 2025 International Conference on Artificial Intelligence and Computer Engineering, 381–388. DOI