オブジェクト検出は、画像や動画の中から特定の対象物の位置を矩形枠で特定し、その種類を判別するAI技術です。単に何が写っているかを識別するだけでなく、画像内のどこに複数の対象が存在するかを同時に把握できます。自動運転や防犯システム、製造現場の検品など、迅速かつ正確な状況理解が必要な分野で幅広く活用されています。
オブジェクト検出とは
オブジェクト検出とは、画像や動画の中に存在する特定の対象物の位置を特定し、それが何であるかを識別する画像認識技術の一種です。
詳しく解説
画像処理やディープラーニングを活用し、画像内の複数の対象に対して位置を示す矩形の枠であるバウンディングボックスと、対象の種類を示すクラスラベルを同時に予測します。従来の手法に比べ、畳み込みニューラルネットワークを用いた現代のアルゴリズムは非常に高い精度と速度を実現しています。単一の画像内に存在する複数の物体を同時に検出できるため、リアルタイムな状況把握や自動化システムにおいて非常に重要な技術となっています。
具体例・使われ方
自動運転車による歩行者や他車両の検知、製造ラインにおける製品の傷や不良品検出、防犯カメラ映像からの特定オブジェクト検知、医療画像における病変部位の特定など多様な場面で活用されます。
似た用語との違い
画像分類は画像全体に対して一つのカテゴリを識別する技術ですが、オブジェクト検出は位置特定まで行います。また、対象の境界を画素単位で厳密に切り分けるセグメンテーションに対し、オブジェクト検出はバウンディングボックスによる概略の位置指定を行う点で計算コストや用途が異なります。
注意点
対象物が他物に遮られている場合や照度変化が激しい環境では検出精度が落ちる傾向があります。また、ディープラーニングモデルの演算量が多いため、スマートフォンやエッジ端末で運用する際は処理速度と精度のトレードオフを考慮する必要があります。