2段階検出器とは

2段階検出器は、コンピュータビジョン分野で広く使用されている物体検出手法です。最初の段階で候補領域を生成し、次の段階でこれらの領域を分類および回帰する二段階のアプローチを採用しています。

最も有名な2段階検出器はFaster R-CNNで、自動運転、監視、顔認識などのさまざまなアプリケーションで利用されています。作業フローには、最初の段階で潜在的なバウンディングボックスを生成する領域提案ネットワーク（RPN）が含まれ、次の段階でこれらのボックスが分類されます。

これらの検出器は、高い精度と複雑なシーンを処理する能力で知られており、自動運転車での歩行者や車両のリアルタイム検出に適しています。

ただし、YOLOなどの単一段階検出器と比較して、計算の複雑さが高く、推論速度が遅くなります。将来のトレンドには、これらのモデルの速度を最適化し、Transformerなどの新しいアーキテクチャを統合することが含まれます。

2段階検出器を実装する際は、リソース要件とリアルタイム性能を考慮することが重要であり、特定のアプリケーションに適したモデルとパラメータを選択する必要があります。