機械学習に関する用語 Faster R-CNN→ 物体検出における高速化と高精度化
「Faster R-CNN→ 物体検出における高速化と高精度化」の下、「R-CNNとFast R-CNNの基礎」
物体検出技術のFaster R-CNNは、その高速性と高精度で知られています。この技術の前身であるR-CNNは、画像内の候補領域（リージョン）を生成してから、各領域に対して畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実行していました。しかし、このプロセスは非常に時間がかかり、現実的なアプリケーションには適していませんでした。
その後、Fast R-CNNが開発され、R-CNNの高速化が実現しました。Fast R-CNNは、画像内のすべての候補領域に対して一度にCNNを実行します。これにより、各領域を個別に処理する必要がなくなったため、処理速度が大幅に向上しました。さらに、Fast R-CNNは、各領域の境界ボックス（バウンディングボックス）を再帰的な手法で微調整する仕組みを取り入れ、検出精度も向上させました。
