YoloなどのAI物体検出技術は、ビジネスや社会への貢献において、多くの可能性を秘めています。そこで今回は、ぜひ知っておきたい物体検知の活用例や、Yoloをはじめとする5つの手法について解説します。
物体検出（物体検知）とは
物体検出とは、画像やビデオ内の物体を識別し、位置を特定するコンピュータビジョン技術のことです。物体検出の目的は、物体の周囲にバウンディングボックスを描くことによって、その正確な位置を決定することです。
また、検出された各物体に、その物体が属するタイプやカテゴリ（人、車、犬など）を示すクラスラベルを割り当てることが多いです。
物体検出の活用例
物体検出にはどのような活用例があるかご存じでしょうか。ここでは、その代表的なものを紹介します。
1. 交通計測
監視カメラや交通画像からリアルタイムで車両を検出・追跡します。それにより、車両数、速度、車線占有率などのデータを収集することが可能になります。
2. ビデオサーベイランス
ビデオ監視システムにおいて、人、車両、不審な行動などのオブジェクトを検出し、追跡するために重要な役割を果たします。セキュリティの強化や異常検知などを支援します。
3. 画像検索エンジン
画像検索エンジンにおいて、画像内のオブジェクトを検出して認識することで、より具体的で的を絞った検索結果を提供します。そのほか、SNSや画像データベースなどのアプリにおいて、画像の検索と整理を強化しています。
物体検出の5つの手法
Yoloと呼ばれる物体検出技術を聞いたことがあるのではないでしょうか。Yolo以外にも有名な物体検知（物体検出）の手法はいくつかあり、ここではそれぞれの特徴について紹介します。
1. HOG（Histogram of Oriented Gradients）
HOGは画像内の局所的な勾配の方向分布を分析し、物体の形状と外観を表現します。主なステップは、画像の前処理、勾配計算、セル分割、ブロック正規化、特徴ベクトル生成、学習と検出などです。
それでもHOGはコンピュータビジョンの分野で重要な貢献をしており、物体検出技術の進歩につながっています。
2. YOLO (You Only Look Once)
YOLOは、画像全体から直接バウンディングボックスとクラス確率を予測し、物体検出を回帰問題として扱います。主な手順は、グリッドとアンカーボックスの設定、特徴抽出、予測、非最大抑制、トレーニングです。
YOLOは高速であり、1回の処理で複数の物体検出ができます。
3. R-CNN (Regions with Convolutional Neural Network)
R-CNNは、領域提案とディープラーニングを組み合わせ、物体検出に革命をもたらしました。領域提案では、オブジェクトが含まれる可能性の高い領域を選択的探索で生成します。
CNNを使って領域から特徴を抽出し、分類とローカライゼーションを行い、最終的なオブジェクト検出には非最大抑制が用いられます。
4. SSD (Single Shot MultiBox Detector）
SSDは、高精度と高効率を兼ね備え、リアルタイムの物体検出を実現するために設計されました。SSDは別の領域提案段階を不要とし、デフォルトのアンカーボックスを使用してシングルショットでオブジェクト検出を行います。
リアルタイム性能と正確な物体検出能力により、自律走行やビデオ監視などの多くのアプリケーションで利用されています。
5. DCN
DCNは、CNNの制約を克服し、幾何学的な変化や物体の変形をモデル化することが可能。畳み込み層を変形可能な層に置き換えて統合し、学習中にオフセットを調整します。
物体の変形やスケールの変化に対応し、物体検出の精度を向上可能。自律走行やビデオ監視、ロボット工学などの領域で応用されています。
高解像度の画像を手に入る方法―VanceAI画像拡大
HD画質よりも大きな高解像度画像を手に入れるにはどうすればいいのでしょうか。AIを活用した画像の拡大および画像高画質化を実現するなら、VanceAI画像拡大におまかせあれ！VanceAI画像拡大は自動で高品質な拡大画像を作成するオンラインツールで2倍、4倍、8倍まで解像度を向上させることができます。さらに4つのAIモードで目的に応じた処理も可能です。
まとめ
代表的な手法の一つであるYOLOをはじめ、高速かつ精度の高いAI物体検知は多くのサービスに活用されています。AIの技術進化を試すなら、合わせてVanceAIの高画質化サイトもぜひ使用してみましょう。
