Faster R-CNN：より高速な物体検出を可能にしたRPNとは

この記事で学ぶこと

Fast R-CNNが速くなったのは良いが、領域選定（Resion Proposal）の部分が遅いことが浮き彫りになりました。実は、Fast R-CNNの実験結果には領域選定の部分は含まれておりません。Selective Searchという手法が使われていましたが、それだけで１画像につき２秒もかかっていました。Fast R-CNN自体が１画像につき0.22秒なので、全体の推論時間は領域選定がほぼ全てを占めることになります。よってRoss GirshickはKaiming He, Shaoqing Ren, Jian Sunらと共同で領域選定を畳み込みで行うFaster R-CNNを開発しました。

Kaiming He, Shaoqing Ren, Jian SunはMicrosoftから発表されたResNetの研究開発者４名のうちの3人でもあります。ResNetは2015年のILSVRCで優勝しています。

まずは、R-CNNとFast R-CNNに関して少しおさらいをします。その後に、Faster R-CNNでの変更点であるRegion Proposal Networkを紹介します。