はじめに：物体検出とは？
物体検出（Object Detection）とは、AIによる画像認識技術の一つです。画像や動画の中から「何が、どこに、いくつあるか」を特定する技術を指します。
例えば、一枚の写真に猫と犬が写っている場合、物体検出技術を使うと「左側に猫がいる」「右側に犬がいる」というように、それぞれの物体の種類（クラス）と、その物体が画像内のどこにあるかを示す位置情報（バウンディングボックスと呼ばれる四角い枠）を同時に出力できます。 この「位置」まで特定できる点が、物体検出の大きな特徴です。
- 画像内の物体の種類を識別する（例：犬、猫、車）
- 物体の位置を四角い枠（バウンディングボックス）で特定する
- 画像内に複数の物体があっても、それぞれを検出できる
他の画像認識タスクとの違い
画像認識には、物体検出の他にもいくつかのタスクがあります。特に混同されやすい「画像分類」や「セマンティックセグメンテーション」との違いを理解しましょう。
| タスク名 | 目的 | 出力結果 | 問いの例 |
|---|---|---|---|
| 画像分類 (Image Classification) | 画像全体に何が写っているかを判断する。 | 画像一枚に対して一つのラベル（例：「猫」） | 「この画像は何の画像ですか？」 |
| 物体検出 (Object Detection) | 画像内の物体の種類と位置を特定する。 | 物体ごとのラベルと位置を示す四角い枠（バウンディングボックス） | 「この画像の中に、何が、どこにありますか？」 |
| セマンティック セグメンテーション | 画像をピクセル単位でどのクラスに属するかを塗り分ける。 | クラスごとに色分けされた画像（物体の個体差は区別しない） | 「画像のどのピクセルが『空』で、どのピクセルが『道路』ですか？」 |
つまり、画像分類が「画像全体」を対象とするのに対し、物体検出は「画像内の一つ一つの物体」を対象とし、その位置まで特定できる、より高度なタスクと言えます。
物体検出の仕組みと代表的なアルゴリズム
物体検出は、主にディープラーニング（深層学習）を用いて実現されます。 近年主流となっている手法は、大きく「2段階検出器（Two-stage detector）」と「1段階検出器（One-stage detector）」の2種類に分けられます。
2段階検出器：精度重視のR-CNNファミリー
「物体の候補領域を探し出すステップ」と「その領域が何かを分類するステップ」の2段階で処理を行います。 丁寧な処理を行うため、精度が高い傾向にありますが、処理速度は比較的遅くなります。
- R-CNN (2014年): 物体検出にディープラーニングを導入した先駆的な手法。ただし、処理が非常に遅いという課題がありました。
- Fast R-CNN: R-CNNの処理速度を改善した手法。
- Faster R-CNN: 候補領域の検出もニューラルネットワークで行う「RPN」を導入し、さらなる高速化と精度向上を実現しました。
1段階検出器：速度重視のYOLO、SSD
候補領域の検出とクラス分類を1つのニューラルネットワークで同時に行うため、非常に高速な処理が可能です。 リアルタイム性が求められる用途で広く利用されています。
- YOLO (You Only Look Once, 2016年): 画像をグリッドに分割し、各グリッドで物体の検出と分類を一度に行う画期的な手法です。 リアルタイム検出の道を切り開きました。
- SSD (Single Shot MultiBox Detector, 2016年): YOLOと同様に高速ですが、複数のサイズの異なる特徴マップを利用することで、小さい物体の検出精度を向上させています。
アルゴリズムの比較
| 項目 | 2段階検出器 (例: Faster R-CNN) | 1段階検出器 (例: YOLO, SSD) |
|---|---|---|
| アプローチ | 候補領域の抽出 → 分類・位置特定 | 分類と位置特定を同時に行う |
| 速度 | 比較的遅い | 非常に高速 |
| 精度 | 比較的高精度の傾向 | バージョンによるが、2段階式に劣る場合もあった（近年は向上） |
| 小さい物体の検出 | 比較的得意 | 苦手な傾向があったが、改善が進んでいる |
| 主な用途 | 医療画像解析など、高い精度が求められる場面 | 自動運転、監視カメラなどリアルタイム性が重要な場面 |
物体検出の活用事例
物体検出技術は、私たちの身の回りの様々な場面で活用され、社会の課題解決に貢献しています。
- 自動運転: 車載カメラの映像から他の車両、歩行者、信号機、交通標識などをリアルタイムに検出し、安全な走行を支援します。 これは物体検出の最も代表的な活用例の一つです。
- 製造業・品質管理: 工場の生産ラインを流れる製品の画像から、傷や汚れ、異物混入といった不良品を自動で検出します。 これにより、検品作業の効率化と品質向上が実現します。
- 小売・店舗管理: 店内のカメラ映像を解析し、商品の陳列状況や欠品を検知したり、顧客の動線を分析したりすることに利用されます。
- 医療画像診断: CTやMRIなどの医療画像から、がん細胞などの病変の位置を特定する支援システムとして活用されています。 医師の診断を補助し、見落としを防ぐ役割が期待されています。
- 防犯・セキュリティ: 監視カメラの映像から不審な行動や特定の人物を検出することで、犯罪の予防や早期発見に繋がります。
- 農業: ドローンで撮影した農地の画像から、病害虫の発生箇所を特定したり、作物の生育状況を把握したりすることに役立てられています。
まとめ
物体検出は、AIによる画像認識の中核技術であり、「画像の中から特定の物体がどこにあるか」を教えてくれます。その仕組みは、精度重視の2段階検出器と速度重視の1段階検出器に大別され、用途に応じて様々なアルゴリズムが使い分けられています。
自動運転から医療、製造業まで、その応用範囲は非常に広く、私たちの生活をより安全で便利なものにするために不可欠な技術となっています。今後もアルゴリズムの進化とともに、さらに多くの分野での活用が期待されるでしょう。