RPN（Region Proposal Network）は、画像の中から物体が存在しそうな領域を効率的に予測するためのディープラーニングモデルの構成要素です。主に物体検出の分野で利用され、従来の手法よりも高速かつ高精度な領域提案を実現します。
RPNとは
一言でいうと、RPNとは「画像内のどこに物体があるかを高速かつ自動で見つけ出す、物体検出のためのニューラルネットワーク」です。
詳しく解説
RPNは、Faster R-CNNなどの物体検出アルゴリズムにおいて、Selective Searchのような従来の手動・アルゴリズム的な領域探索手法のボトルネックを解消するために導入されました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）から出力された特徴マップを入力とし、あらかじめ定義された様々なサイズや縦横比を持つアンカーボックスを基準にして、その領域に物体が含まれている確率と位置の調整量を同時に予測します。これにより、背景と物体を効率的に切り分け、後続の分類・識別ネットワークへ高精度な候補領域を渡すことが可能になります。
具体例・使われ方
自動運転システムにおける歩行者や障害物の検出、監視カメラでの不審者検知、医療画像における病変箇所の自動検出など、画像や動画の中から特定の対象を高精度に絞り込む必要があるシーンで広く活用されています。
似た用語との違い
従来のSelective Searchなどのヒューリスティックな領域探索手法が画像の特徴量に基づき手動で候補領域を計算していたのに対し、RPNはネットワーク自体が学習によって領域提案の精度を最適化する点が大きく異なります。
注意点
RPN単体では物体のカテゴリを識別することはできず、あくまで「そこにある確率」と「位置の補正」を行うのみです。また、アンカーボックスの設計やハイパーパラメータの調整が不十分な場合、検出精度が低下する懸念があります。