AI用語集
人工知能の完全辞典
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YOLO (You Only Look Once)
リアルタイム検出システムで、画像を一度だけ処理することで最適化された速度を実現。
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R-CNN（領域ベース畳み込みニューラルネットワーク）
最初に関心領域を提案し、その後それらを分類する2段階アーキテクチャ。
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）
様々なサイズの物体を検出するためにマルチスケール特徴マップ層を使用するワンショット検出器
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Faster R-CNN
より高速な検出を実現するため、領域提案ネットワークを統合したR-CNNの改良版。
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Mask R-CNN
Faster R-CNNの拡張で、正確なオブジェクトマスクのためのセグメンテーションブランチを追加したもの。
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RetinaNet
希少なオブジェクトの検出を改善しクラス不均衡を補正するためのfocal lossを導入したアーキテクチャ。
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DETR（DEtection TRansformer）
アンカーやNMSのような手動コンポーネントを排除したトランスフォーマーベースのアプローチ。
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EfficientDet
複合スケーリングによる精度と効率のトレードオフを最適化するモデルファミリー。
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Cascade R-CNN
IoUを増加させるカスケード検出器を訓練し、精度を向上させるアーキテクチャ。
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CornerNet
キーポイントベースの物体検出器で、物体の左上隅と右下隅を検出する。
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FCOS (Fully Convolutional One-Stage)
アンカーなしの検出器で、特徴マップ上のピクセルから直接バウンディングボックスを予測します。
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CenterNet
キーポイントベースの検出器で、オブジェクトの中心と寸法を識別します。
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YOLOv5とその派生モデル
YOLOの現代的進化で、最適化されたアーキテクチャと大規模データセットでの事前学習を特徴とする。
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検出のためのVision Transformers
従来の畳み込みなしで検出にトランスフォーマーを視覚に応用する。
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