Fast R-CNNは、一般物体検出の大部分をディープラーニングで実現しましたが、物体候補(Region Proposals)を検出するアルゴリズムは依然として第52回でも触れたディープラーニング以前の手法であるSelective Searchを用いていました。つまり、画像の入力から物体候補 ...

第52回で紹介したR-CNNでは、学習を各処理ごとに多段階に行う必要があり複雑、学習に非常に時間を要する、メモリ消費量が大きい、画像1枚に対する検出処理で47secもの時間がかかる、という欠点がありました。 図1に示すR-CNNの処理フローで、処理に時間を ...