物体検出の基礎：YOLOとSSD
物体検出は、画像や動画の中から特定の物体を特定し、その位置を矩形（バウンディングボックス）で囲むコンピュータビジョンの重要なタスクです。近年、深層学習の発展により、物体検出の精度と速度は飛躍的に向上しました。本稿では、代表的な物体検出アルゴリズムであるYOLO（You Only Look Once）とSSD（Single Shot MultiBox Detector）を中心に、その原理や特徴、そしてその他の関連技術について解説します。
YOLO（You Only Look Once）
YOLOは、2015年に発表された、リアルタイム物体検出の分野に革命をもたらしたアルゴリズムです。その最大の特徴は、単一のニューラルネットワークで物体検出を完結させる点にあります。従来の物体検出手法では、まず物体候補領域を生成し、その後各候補領域に対して分類を行うという2段階の処理が必要でしたが、YOLOはこれを1段階に統合しました。
YOLOの原理
YOLOは、画像をグリッドに分割し、各グリッドセルが物体を検出する責任を負います。各グリッドセルは、複数のバウンディングボックスとそのボックス内に物体が存在する確率（クラス確率）を予測します。そして、各バウンディングボックスには、そのボックスの信頼度（物体である確信度）も付与されます。
具体的には、YOLOのネットワークは画像を固定サイズのグリッド（例：7×7）に分割します。各グリッドセルは、複数のバウンディングボックス（例：2つ）と、各バウンディングボックスにおけるクラス確率を予測します。例えば、10クラスの物体を検出する場合、各グリッドセルは、2つのバウンディングボックス、それぞれのバウンディングボックスの信頼度、そして10クラスそれぞれのクラス確率を予測することになります。
これらの予測結果を組み合わせることで、画像全体の物体検出結果が得られます。NMS（Non-Maximum Suppression）という後処理によって、重複するバウンディングボックスを除去し、最終的な検出結果を生成します。
YOLOの利点と欠点
YOLOの最大の利点は、その速度です。単一のネットワークで処理が完結するため、非常に高速な検出が可能です。これにより、リアルタイムのアプリケーション（自動運転、監視カメラなど）への応用が期待されます。また、画像全体を一度に見るため、背景情報も考慮した検出が可能であり、誤検出を減らす効果もあります。
一方で、YOLOの欠点としては、小さな物体や密集した物体の検出精度が、初期のバージョンでは課題とされていました。また、バウンディングボックスの形状の多様性に対応するための工夫も必要となります。
YOLOの進化
YOLOは、発表以来、数多くの改良が重ねられてきました。YOLOv2（YOLO9000）、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX、YOLOv7、YOLOv8など、バージョンアップごとに検出精度と速度が向上しています。特に、特徴抽出ネットワークの改良、Anchor Boxの活用、マルチスケール特徴量の利用など、様々な技術が導入されています。
SSD（Single Shot MultiBox Detector）
SSDは、2016年に提案された、YOLOと同様に単一のニューラルネットワークで物体検出を行うアルゴリズムです。YOLOの利点である速度を維持しつつ、検出精度の向上を目指しています。
SSDの原理
SSDの最大の特徴は、マルチスケール特徴マップを利用して物体検出を行う点です。深層学習ネットワークのより浅い層では、空間解像度が高く、小さな物体の検出に適した特徴が得られます。一方、より深い層では、特徴マップの解像度は低くなりますが、より意味的な情報（物体の大まかな形状など）を捉えることができます。SSDは、これらの異なる層から得られる特徴マップを複数利用することで、様々なスケールの物体を効率的に検出します。
SSDは、ネットワークの途中のいくつかの畳み込み層から特徴マップを抽出し、それぞれの特徴マップ上で、複数のデフォルトボックス（YOLOのAnchor Boxに相当）を定義します。そして、各デフォルトボックスに対して、物体クラスの確率とバウンディングボックスのオフセットを予測します。
SSDの利点と欠点
SSDの利点は、YOLOと同様に高速な検出が可能であることです。さらに、マルチスケール特徴マップを利用することで、YOLOと比較して小さな物体の検出精度も向上させています。
一方、SSDの欠点としては、YOLOと同様に、非常に小さな物体の検出には限界がある場合があります。また、デフォルトボックスの設計やスケール設定が検出精度に影響を与える可能性があります。
その他の物体検出技術
YOLOやSSD以外にも、様々な物体検出アルゴリズムが存在します。
Two-Stage Detectors
R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）とその派生であるFast R-CNN、Faster R-CNNなどは、代表的なTwo-Stage Detectorです。これらは、まず候補領域生成ネットワーク（Region Proposal Network: RPN）によって物体候補領域を抽出し、その後、抽出された各候補領域に対して分類と位置推定を行う、2段階の処理を行います。Two-Stage Detectorは、一般的にSingle-Shot Detectorよりも高い検出精度を示しますが、検出速度は劣る傾向があります。
Anchor-Free Detectors
近年では、Anchor Boxに依存しないAnchor-Free Detectorも注目されています。CenterNetやFCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）などがその例です。これらは、物体中心点や物体のキーポイントを直接予測することで、Anchor Boxの設計やチューニングの手間を省き、より柔軟な物体検出を目指しています。
Attention Mechanism
Transformerベースの物体検出器であるDETR（DEtection TRansformer）などは、Attention Mechanismを導入し、画像全体の関係性を考慮した物体検出を実現しています。これにより、より高精度な検出が可能となっています。
まとめ
YOLOとSSDは、リアルタイム物体検出の分野で中心的な役割を担うアルゴリズムです。YOLOは、その驚異的な速度で多くのアプリケーションで活用されており、SSDは、マルチスケール特徴マップの活用により、速度と精度を両立させています。これらのアルゴリズムは、継続的な研究開発によって進化を続けており、物体検出技術の発展に大きく貢献しています。また、Two-Stage DetectorやAnchor-Free Detector、Transformerベースの検出器など、多様なアプローチが登場し、物体検出の可能性はさらに広がっています。これらの技術の理解は、現代のコンピュータビジョン分野における重要な基盤となります。
