AIによる画像認識の分野で、物体の位置と種類を特定する「物体検出」という技術があります。その中でも、2015年に発表され、物体検出の高速化に大きく貢献したのがFast R-CNNです。 この記事では、Fast R-CNNがどのような技術で、どのようにして高速化を実現したのかを、初心者の方にも分かりやすく解説します。
Fast R-CNN登場前の課題：R-CNNの仕組みと問題点
Fast R-CNNを理解するためには、まずその前身であるR-CNN（Regions with CNN features）について知る必要があります。R-CNNは、ディープラーニング（特にCNN）を物体検出に応用した画期的な手法でしたが、大きな課題を抱えていました。
R-CNNの処理の流れ
- 物体候補領域の抽出: まず、「Selective Search」というアルゴリズムを使って、画像の中から物体が存在しそうな領域（候補領域）を約2000個見つけ出します。
- CNNによる特徴抽出: 抽出した約2000個の候補領域を、一つ一つCNN（畳み込みニューラルネットワーク）に入力し、それぞれの領域の特徴を抽出します。
- クラス分類: 抽出された特徴をもとに、各領域が何の物体なのか（例：犬、猫、車など）、あるいは背景なのかを分類します。
R-CNNの課題
R-CNNの最大の問題点は、処理速度が非常に遅いことでした。 約2000個もの候補領域それぞれに対してCNNの計算を行うため、1枚の画像を処理するのに数十秒から数分かかってしまい、実用には程遠いものでした。
Fast R-CNNの仕組みと画期的な改善点
Fast R-CNNは、R-CNNの遅さを克服するために開発されました。その最大の特徴は、処理の順番を工夫し、計算の無駄を徹底的に省いた点にあります。
改善点1：CNNの計算は最初の一度だけ
Fast R-CNNは、R-CNNのように候補領域ごとにCNNを適用するのではなく、最初に画像全体を一度だけCNNに通し、「特徴マップ」と呼ばれる画像の特徴を凝縮したデータを生成します。 この特徴マップには、画像内の様々な場所の情報が含まれています。
改善点2：RoIプーリング層の導入
次に、物体候補領域（RoI: Region of Interest）の位置情報を、先ほど生成した特徴マップに投影します。 しかし、候補領域の大きさはバラバラなため、そのままでは後続の処理ができません。
そこで登場するのがRoIプーリング (RoI Pooling)という画期的な仕組みです。 これは、大きさの異なる各候補領域から対応する特徴マップの部分を切り出し、それらをすべて同じサイズの固定長の特徴ベクトルに変換する処理です。 これにより、領域ごとにCNNを再計算することなく、効率的に特徴を抽出できるようになりました。
改善点3：マルチタスク学習
Fast R-CNNは、各候補領域に対する「クラス分類（何であるか）」と「バウンディングボックス回帰（位置の微調整）」という2つのタスクを、1つのネットワークで同時に学習します。 これにより、R-CNNのように別々のモデルで学習させる必要がなくなり、ネットワーク全体がシンプルかつ効率的になりました。
R-CNNとFast R-CNNの比較まとめ
両者の違いをまとめると以下のようになります。
| 項目 | R-CNN | Fast R-CNN |
|---|---|---|
| CNNの適用方法 | 候補領域（約2000個）ごとに適用 | 画像全体に一度だけ適用 |
| 処理速度 | 非常に遅い（数十秒～数分/枚） | R-CNNより大幅に高速 |
| キー技術 | Selective Search, CNN, SVM | RoIプーリング, マルチタスク学習 |
| 学習方法 | 複数のステージに分かれた学習 | End-to-End（一貫した）学習が可能（領域候補抽出を除く） |
Fast R-CNNからFaster R-CNNへ
Fast R-CNNは物体検出の速度を劇的に向上させましたが、まだボトルネックが残っていました。 それは、最初の「物体候補領域の抽出」に、依然として時間のかかるSelective Searchを使っていた点です。
この最後のボトルネックを解消するために、2015年末にFaster R-CNNが登場しました。 Faster R-CNNは、物体候補領域の抽出自体もCNNベースのRPN (Region Proposal Network) というネットワークに置き換えることで、ほぼリアルタイムの物体検出を実現しました。
まとめ
Fast R-CNNは、「画像全体へのCNN適用」と「RoIプーリング」という革新的なアイデアによって、物体検出の分野に「速度」という大きな進歩をもたらした重要なアルゴリズムです。 この技術は、後のFaster R-CNNをはじめとする多くの高精度な物体検出モデルの基礎となっており、AIによる画像認識技術の発展を語る上で欠かせない存在と言えるでしょう。