Machine learning
YOLO（You Only Look Once）
YOLO（You Only Look Once）は、Redmon、Divvala、Girshick、およびFarhadiによってCVPR 2016で発表された、シングルショットのエンドツーエンド畳み込みオブジェクト検出器です。これは、オブジェクト検出を単一の回帰問題として再構築し、バウンディングボックスの座標とクラス確率を1回の順伝播で画像から直接予測することで、R-CNNのような以前の2段階手法では達成できなかったリアルタイムの検出速度を実現しました。このオリジナルの論文は、広く採用されている後継（YOLOv2からv11まで）のファミリーを生み出し、応用オブジェクト検出のベンチマークを支配し続けています。
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出典
- 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 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). YOLO: You Only Look Once — Unified, Real-Time Object Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/yolo
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