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Faster R-CNNとYOLOを比較表
Faster R-CNNとYOLOを比較する
項目 | Faster R-CNN | YOLO |
---|---|---|
アプローチ | 2段階検出(候補領域抽出 + 分類/回帰) | 1段階検出(グリッドセルに基づく直接予測) |
速度 | 比較的遅い | 非常に高速 |
精度 | 比較的高い | バージョンによって異なる(最新版は高い精度) |
構造 | 複雑(RPN、RoI Pooling、分類器、回帰器) | 比較的シンプル(単一のニューラルネットワーク) |
候補領域 | RPN(Region Proposal Network)で生成 | グリッドセルで固定 |
小さい物体の検出 | 比較的得意 | 苦手な傾向がある(バージョンによって改善) |
リアルタイム処理 | 不向き | 非常に適している |
主な用途 | 高精度な検出が必要な場合(医療画像解析など) | リアルタイム性が求められる場合(自動運転、監視カメラなど) |
長所 | 精度が高い, 小さい物体の検出に強い | 処理速度が速い, リアルタイム性に優れる |
短所 | 処理速度が遅い, リアルタイム性に欠ける | 精度がFaster R-CNNに劣る場合がある, 小さい物体の検出が苦手 |
補足
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Faster R-CNN:
- RPN(Region Proposal Network)を用いて候補領域を生成し、その後、RoI Poolingで特徴抽出を行い、分類と回帰を行う2段階の処理です。
- 精度が高い反面、処理速度が遅いため、リアルタイム処理には不向きです。
- 比較的小さい物体の検出にも強いです。
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YOLO:
- 画像をグリッドに分割し、各グリッドセルで直接的に物体の位置とクラスを予測する1段階の処理です。
- 非常に高速な処理が可能で、リアルタイム処理に適しています。
- バージョンアップを重ねるごとに精度が向上しており、最新版ではFaster R-CNNに匹敵する精度を持つものも存在します。
- 小さい物体の検出は、以前は苦手とされていましたが、バージョンアップを重ねるごとに改善されてきています。
どちらを選ぶべきか
- 高精度な検出が必要な場合はFaster R-CNN、リアルタイム性が求められる場合はYOLOを選択するのが一般的です。
- ただし、YOLOの最新版は精度も向上しているため、用途に応じて最適なアルゴリズムを選択することが重要です。
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