物体検出とは

物体検出（Object Detection）は、画像や動画から複数の物体を見つけ出し、それぞれの位置（バウンディングボックス）と種類（クラス）を同時に特定する技術です。単純な画像分類と異なり、画像内のどこに何があるかを詳細に把握できます。自動運転車での歩行者・車両検出、監視カメラでの異常検知、ロボットビジョン、医療画像診断など、実世界のAIアプリケーションの中核を担う重要な技術です。

背景と重要性

現実世界の画像には通常、複数の物体が複雑に配置されています。従来の画像分類では「何があるか」しか分からず、実用的なアプリケーションには限界がありました。

物体検出技術は、

• 物体の位置情報の取得
• 複数物体の同時認識
• リアルタイム処理の実現

を可能にすることで、AIの視覚的理解を飛躍的に向上させました。特に、深層学習の発展により、人間に匹敵する精度での検出が可能になっています。

主な構成要素

特徴抽出器（Feature Extractor）

画像から有用な視覚的特徴を抽出するCNNベースのネットワークです。

バウンディングボックス回帰（Bounding Box Regression）

物体の位置を示す矩形座標（x, y, width, height）を予測します。

分類器（Classifier）

検出された領域の物体クラスを判定します。

アンカー/提案領域（Anchors/Region Proposals）

物体が存在する可能性の高い領域を効率的に生成します。

非最大抑制（Non-Maximum Suppression）

重複する検出結果を統合し、最適な検出結果を選択します。

主な特徴

位置精度

物体の正確な位置を画素レベルで特定できます。

マルチクラス対応

一つの画像で複数種類の物体を同時に検出可能です。

スケール不変性

大小様々なサイズの物体を検出できます。

物体検出の主要アルゴリズム

Two-Stage手法

• R-CNN：候補領域生成と分類を分離した先駆的手法
• Fast R-CNN：ROI Poolingによる効率化
• Faster R-CNN：RPN（Region Proposal Network）による統合
• Mask R-CNN：セグメンテーションも同時実行

One-Stage手法

• YOLO（You Only Look Once）：単一ネットワークでの高速検出
• SSD（Single Shot MultiBox Detector）：多段階特徴マップの活用
• RetinaNet：Focal Lossによる難例学習

Transformer-based手法

• DETR：Set-to-Set予測によるEnd-to-End検出
• Deformable DETR：効率的な注意機構
• DINO：自己教師あり学習の活用

物体検出の評価指標

主要評価指標

指標	説明	計算方法	目標値
mAP（mean Average Precision）	全クラス平均の検出精度	IoU閾値での精度平均	> 0.5
IoU（Intersection over Union）	検出精度の測定	重複面積/統合面積	> 0.5
FPS（Frames Per Second）	処理速度	1秒間の処理フレーム数	> 30
AR（Average Recall）	検出漏れの評価	正解検出率の平均	> 0.7

用途に応じて精度と速度のバランスを調整します。

活用事例・ユースケース

物体検出は現代社会の様々な場面で活用されています。

自動運転

歩行者、車両、信号機、道路標識の検出により、安全な自動運転を支援します。

監視・セキュリティ

不審者検知、侵入検知、群衆解析、交通監視に活用されています。

製造業

製品の品質検査、欠陥検出、組立ライン監視に使用されます。

小売業

在庫管理、万引き防止、顧客行動分析、レジなし店舗に応用されています。

医療

X線、CT、MRI画像での病変検出、手術支援に活用されています。

学ぶためのおすすめリソース

論文

「Rich feature hierarchies for accurate object detection」（R-CNN）、「You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection」（YOLO）

フレームワーク

Detectron2、YOLOv8、MMDetection、TensorFlow Object Detection API

データセット

COCO、Pascal VOC、Open Images、ImageNet Detection

オンラインコース

Coursera「Computer Vision Specialization」、YouTube「Object Detection Explained」

よくある質問（FAQ）

Q. リアルタイム検出に必要な性能は？
A. 30FPS以上が一般的な目標ですが、用途により異なります。YOLOやSSDなどの軽量モデルが適しています。

Q. 小さな物体の検出精度を向上させるには？
A. マルチスケール学習、データ拡張、FPN（Feature Pyramid Networks）の使用が効果的です。

Q. カスタムデータでの学習方法は？
A. 既存モデルの転移学習、適切なアノテーション、データ拡張の組み合わせが重要です。

関連キーワード

コンピュータビジョン、CNN、バウンディングボックス、IoU、mAP

まとめ

物体検出は、AIが視覚的世界を理解し、現実世界で行動するための基盤技術です。位置と種類の同時認識により、自動運転から監視システムまで幅広い実用的アプリケーションを可能にしています。深層学習の発展により、精度と速度の両立が実現され、リアルタイム処理も可能になりました。今後も、3D検出、動画検出、軽量化など、さらなる技術革新が期待されます。物体検出は、AIと現実世界を繋ぐ重要な架け橋として、継続的な発展を遂げるでしょう。