#0009 ChatGPTに聞いた物体検知モデルの違いとアーキテクチャに関して。

はじめに

• 仕事で物体検知を活用していこうと言う動きがあり物体検知について調べている。
• 物体検知にyolo、SGD、R-CNNなどがあるこのは知っている
• それらの違いは調べれば誰かがまとめてくれているが、アーキテクチャ的な違いはあるのかが知りたかったが、うまく調べられなかった
• 今回は概要だけ知れればいいので、情報は古くてもよく、ChatGPTに聞いた
• 情報が間違いである可能性は否めないので注意が必要です。

「代表的な物体検知アルゴリズムを10個教えてください。」

1. Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks)
2. SSD (Single Shot Multibox Detector)
3. YOLO (You Only Look Once)
4. RetinaNet
5. Mask R-CNN
6. EfficientDet
7. CenterNet
8. FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detector)
9. Cascade R-CNN
10. DETR (DEtection TRansformer)

「物体検知の精度を測る指標は？」

IoU（Intersection over Union）: IoUは、物体検知において予測されたバウンディングボックスと正解のバウンディングボックスとの重なりを評価する指標です。一般的に、IoUがある閾値以上（通常は0.5以上）の物体検知が正解とみなされます。

AP（Average Precision）: APは、物体検知の精度を平均的に評価する指標です。各クラスごとにAPが計算され、それらの平均値がmAP（Mean Average Precision）となります。APは、予測されたバウンディングボックスが正解とどれだけ一致しているかを示すIoUを使用して計算されます。PR曲線（Precision-Recall Curve、適合率-再現率の曲線）を要約した値を表す。

「アーキテクチャモデルの設計について詳しく教えてほしい。」

物体検知のためのネットワークアーキテクチャを設計する方法について詳細を説明します。以下は、物体検知に代表的なネットワークアーキテクチャであるFaster R-CNNを例にして、詳細な設計手順を示します。

1. バックボーンネットワークの選択: Faster R-CNNは、物体検知モデルとして一般的に使用される畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をバックボーンとして使用します。有名なバックボーンとしては、ResNet、VGG、EfficientNetなどがあります。トレーニング済みのCNNモデルを使用することで、特徴抽出部分を高速に構築できます。
2. RPN（Region Proposal Network）の追加: Faster R-CNNでは、物体の領域候補（Region Proposal）を提案するためのRPNを導入します。RPNは、バックボーンの出力特徴マップを入力として受け取り、物体の領域候補（バウンディングボックス）の提案を行います。
3. ROIプーリングまたはROIアラインメントの導入: RPNによって提案されたバウンディングボックス領域内の特徴マップを抽出するために、ROIプーリングまたはROIアラインメントを使用します。これにより、異なるサイズの領域を一定のサイズに変換して物体検知モデルへの入力として使用できます。
4. クラス分類とバウンディングボックス回帰: 物体検知は、各領域候補に対して、物体のクラスを分類するタスクとバウンディングボックスの位置を回帰するタスクを同時に行います。このため、クラス分類器とバウンディングボックス回帰器を追加して、物体検知を行います。
5. 損失関数の設計: Faster R-CNNでは、クラス分類とバウンディングボックス回帰の2つのタスクに対して、それぞれの損失関数を定義します。クラス分類は、通常はクロスエントロピー損失を使用し、バウンディングボックス回帰はSmooth L1損失を使用することが一般的です。
6. トレーニングと最適化: ネットワークを構築したら、トレーニングデータを使用してネットワークをトレーニングします。トレーニングデータには物体のアノテーションが含まれており、クラスのラベルとバウンディングボックスの位置が必要です。トレーニングには、オプティマイザ（例：SGD、Adam）を使用して、損失を最小化するようにネットワークを最適化します。

「物体検知のアーキテクチャは入力から出力までで分割できる単位はある？」

1. 特徴抽出 (Feature Extraction):入力画像から特徴マップを抽出する段階です。通常、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をバックボーンとして使用し、画像の低レベルから高レベルの特徴を抽出します。このステップでは、物体の形状やテクスチャなどの重要な情報が捉えられます。
   領域提案 (Region Proposal):
2. 特徴マップ上で物体領域の候補（バウンディングボックス）を提案する段階です。これにより、後続の処理で注目すべき領域を絞り込み、計算の効率化や偽陽性の削減が可能になります。Faster R-CNNやRPNを使用するアーキテクチャが代表的です。
   物体検出とクラス分類 (Object Detection and Class Classification):
3. 領域提案で得られたバウンディングボックスを用いて、物体のクラスを分類し、各物体のバウンディングボックスを修正します。このステップでは、バウンディングボックス回帰やクラス分類器を使用します。各物体がどのクラスに属するかを同時に予測します。
4. セグメンテーション (Instance Segmentation) [一部のアーキテクチャ]:
   物体検知の一部のアーキテクチャは、物体のピクセルレベルのセグメンテーションを行います。これにより、物体の境界をより正確に抽出し、物体のマスク領域を生成します。Mask R-CNNが代表的なアーキテクチャです。

「各アルゴリズムの情報を表形式で出力して。」（カラムは指定した）

モデル名	速度	精度	初めて発表された年月	発表者	一次情報のリンク	特徴抽出	領域提案	物体検出とクラス分類	セグメンテーション	まとめ	応用例
Faster R-CNN	中程度～遅い	高い（主にmAP）	2015年1月	Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun	-	〇	〇	〇	✕	RPNを用いた高精度な物体検出モデル	静止画像や動画の物体検出タスクにおいて高精度な結果が求められる場面
SSD	高速	中程度～高い（mAPによって異なる）	2016年12月	Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg	-	〇	〇	〇	✕	グリッドセルベースで高速な物体検出モデル	リアルタイム性が要求される場面やリソース制約のある環境での物体検出に適している
YOLO	高速	低～中程度（mAPによって異なる）	2016年5月	Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick	-	〇	✕	〇	✕	一度の処理でリアルタイム物体検出が可能なモデル	リアルタイム物体検出、トラッキング、ロボティクス、自動運転などの応用に向いている
RetinaNet	中程度～遅い	高い（主にmAP）	2017年8月	Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár	-	〇	〇	〇	✕	Focal Lossを導入した高精度な物体検出モデル	高い精度が求められる物体検出タスクや小さな物体の検出に適している
Mask R-CNN	中程度～遅い	高い（主にmAP）	2017年3月	Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross Girshick	-	〇	〇	〇	〇	物体セグメンテーションにも対応した高精度モデル	物体セグメンテーションと同時に物体検出とクラス分類が必要な場面に適している
EfficientDet	高速	高い（主にmAP）	2019年5月	Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le	-	〇	〇	〇	✕	EfficientNetベースの高精度かつ効率的なモデル	リソース制約のある環境で高精度な物体検出を行いたい場面に適している
CenterNet	高速	低～中程度（mAPによって異なる）	2019年4月	Kaiwen Duan, Song Bai, Lingxi Xie, Honggang Qi	-	〇	✕	〇	✕	物体の中心点を推定し、高速な物体検出を実現するモデル	リアルタイム性が要求される物体検出タスクや小さな物体の検出に適している
FCOS	高速	中程度～高い（mAPによって異なる）	2019年6月	Zhi Tian, Chunhua Shen, Hao Chen, Tong He	-	〇	✕	〇	✕	物体の中心性マップを用いた高精度なモデル	物体検出とクラス分類の両方で高い精度が求められる場面に適している
Cascade R-CNN	中程度～遅い	高い（主にmAP）	2018年10月	Zhaowei Cai, Nuno Vasconcelos	-	〇	〇	〇	✕	複数段階の検知器を組み合わせた高精度モデル	物体検出の精度向上が重要な場面に適している
DETR	中程度～遅い	中程度（主にAP）	2020年4月	Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zagoruyko, Ross Girshick	-	〇	✕	〇	✕	Transformerを活用した物体検出とクラス分類を統合したモデル	物体検出とクラス分類の両方で高い精度が求められる場面に適している

終わりに

• もっと勉強します。