ホーム / ディープラーニングの応用例 / 画像認識 / R-CNN
313
R-CNN
ディープラーニングの応用例画像認識
R-CNN とは、物体がありそうな領域の候補をまず切り出し、それぞれを CNN で分類する物体検出手法です。
2000 個ほどの候補領域を 1 つずつ CNN に通すため精度は高いものの、1 枚の処理に数十秒かかるほど遅いという欠点がありました。
ディープラーニングによる物体検出の出発点にあたる手法で、この遅さを改善する形で Fast R-CNN、Faster R-CNN へと発展しました。