Machine learningDeep learning / NLP / CV
物体検出
物体検出は、ディープニューラルネットワークが画像内の1つ以上のオブジェクトカテゴリの各インスタンスを同時に位置特定および分類し、検出された各オブジェクトに対してバウンディングボックスとクラスラベルを生成するコンピュータビジョンタスクである。R-CNNファミリーからYOLO、DETRに至る現代の検出器は、標準的なベンチマークにおいてリアルタイム速度で人間と同等の精度を達成している。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
出典
- Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 580–587. DOI: 10.1109/CVPR.2014.81 ↗
- Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788. DOI: 10.1109/CVPR.2016.91 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Object Detection (Region-Based and Anchor-Free Deep Neural Network Models). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/object-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →