ワンステージ物体検出がマシンビジョンに最適な理由

2025 年 6 月 8 日

ワンステージ物体検出マシンビジョンシステムは、物体検出タスクへのアプローチに革命をもたらします。これらのシステムは、分類と位置特定を1つのステップに統合することでプロセスを簡素化し、正確かつ高速な物体検出を可能にします。従来の手法とは異なり、ディープラーニングモデルを用いて物体検出予測を直接生成するため、遅延を最小限に抑えることができます。そのため、自動う蝕検出などのリアルタイムアプリケーションやその他のコンピュータービジョンタスクに最適です。その効率性により、産業オートメーションや監視システムなど、スピードと精度が求められるシナリオにも導入可能です。

重要なポイント

1段階の物体検出は、物体の検出と識別という2つの作業を同時に実行します。これにより、処理速度が向上し、リアルタイムでの使用に適しています。
これらのシステムは、コンピューターの処理能力をあまり必要としません。ドローンや小型コンピューターなどの小型デバイスでも、品質を損なうことなく動作できます。
YOLOのようなモデル RetinaNetは非常に正確で高速です。交通監視や工場の機械など、人通りの多い場所に最適です。
1段階システムグリッドを使用するオブジェクトを検索します。これにより余分な手順が省略され、より速く簡単に使用できるようになります。
これらの検出器は拡張や変更が容易です。ロボットや製品の品質検査といった産業における大規模プロジェクトに最適です。

1段階と2段階の物体検出の比較

1段階法と2段階法の主な違い

1段階と2段階の物体検出手法を比較する場合、主な違いは物体検出へのアプローチにあります。1段階の物体検出手法は、分類と位置推定を1つのステップに統合することでプロセスを合理化します。これにより、特にリアルタイムアプリケーションにおいて、より高速かつ効率的に処理できます。一方、Faster R-CNNなどの2段階手法は、分類と位置推定を行う前に、領域提案ネットワークを用いて物体の位置を特定します。この2段階のプロセスは精度を向上させますが、計算の複雑さが増し、推論時間が長くなります。

速度の違いを説明するために、次の比較を考えてみましょう。

検出方法	速度（推論時間）	精度
YOLO（ワンステージ）	最大300倍高速化	63.4%
高速R-CNN（2段階）	処理時間が遅い	70%

2段階法は、小さな物体の検出や混雑したシーンの処理など、高精度が求められるシナリオに優れています。しかし、大規模なラベル付きデータセットと膨大な計算リソースを必要とするため、リアルタイムアプリケーションには実用的ではありません。

マシンビジョンにおけるワンステージ物体検出器の利点

ワンステージ物体検出器には、いくつかの利点があり、マシンビジョンシステムに最適簡素化されたアーキテクチャにより計算の複雑さが軽減され、処理速度が向上します。この効率性は、複数の物体を迅速に検出することが重要なリアルタイム物体検出タスクにおいて特に有効です。例えば、YOLOやRetinaNetは、速度と精度のバランスが取れた人気の高い1段階モデルです。

主な利点は次のとおりです。

推論時間が短縮され、リアルタイムアプリケーションに適しています。
ハードウェア要件が低いため、エッジデバイスへの展開が可能になります。
スケーラビリティ大規模システム交通監視や産業オートメーションなど。

シングルステージ物体検出装置であるRetinaNetは、Focal Lossなどの革新的な技術を用いて、分類困難な例に焦点を当てることで精度を向上させます。特徴ピラミッドネットワークは様々なスケールでの検出性能を向上させ、分類とボックス回帰に特化したサブネットワークは効率化に貢献します。これらの進歩は、シングルステージ物体検出モデルがマシンビジョンアプリケーションにおいて最先端の性能を達成できることを示しています。

リアルタイムシナリオにおける2段階方式の課題

二段階物体検出法は、リアルタイムシナリオにおいて大きな課題に直面します。領域提案ネットワークへの依存により計算コストが増大し、即時の結果が求められるアプリケーションには実用的ではありません。例えば、R-CNNモデルは高い精度で知られていますが、速度と効率に課題があります。

次の表は、いくつかの一般的な課題を示しています。

課題	説明
計算コスト	2 段階方式の R-CNN は計算コストが高いことで知られており、リアルタイムアプリケーションには実用的ではありません。
速度と効率の制限	2 段階方式では、通常、1 段階方式に比べて速度と効率に実際的な制限があります。
複雑なシーンの処理	リアルタイムのパフォーマンスを維持しながら複雑なシーンを処理するという課題が常に存在します。

2段階方式は精度に優れていますが、リアルタイム要件に対応できないため、自動運転車や産業用ロボットなどのシナリオでは使用が制限されます。1段階の物体検出マシンビジョンシステムは、より高速な処理速度と簡素化されたアーキテクチャを提供することでこれらの課題に対処し、動的な環境により適しています。

ワンステージ物体検出の基本原理

グリッドベースの検出および予測メカニズム

1段階の物体検出システムは、入力画像をグリッドに分割し、各セルがその境界内にある物体を予測します。このグリッドベースのアプローチは、領域提案の必要性を排除し、検出プロセスを高速化します。YOLOやSSDなどのモデルは、このメカニズムを利用してリアルタイム性能を実現しています。これらのシステムは、中間ステップを省略することで、速度と精度のバランスを効果的に取っています。

この手法が実際にどのように機能するかを実際に確認してみましょう。各グリッドセルは境界ボックスを予測し、オブジェクトの存在確率を示す信頼スコアを割り当てます。この合理化されたプロセスにより計算オーバーヘッドが削減され、即時の結果を必要とするアプリケーションに最適です。

グリッドベースの検出の主な利点は次のとおりです。

領域提案ネットワークがないため、推論時間が短縮されます。
簡素化されたアーキテクチャリアルタイム検出をサポートします。
複数のオブジェクトを 1 回のパスで効率的に処理します。

アンカーと信頼度スコアの役割

アンカーは検出精度の向上に重要な役割を果たします。これらの事前定義された境界ボックスは、モデルが物体の位置をより正確に予測するのに役立ちます。予測されたボックスとアンカーを比較することで、システムは学習画像データと一致するように予測を調整します。信頼度スコアは、予測されたボックス内に物体が存在する可能性を定量化することで、このプロセスをさらに洗練させます。

研究によると、アンカーは検出精度に大きな影響を与えることが示されています。例えば、参加者は予測値をアンカー値の約60%に調整し、アンカー効果を実証しました。この調整により、予測値が数値ヒントと整合し、モデルの信頼性が向上します。信頼度スコアは、システムが高確率の検出を優先することで誤検知を削減し、これを補完します。

シングルステージ物体検出器における分類と位置特定の組み合わせ

ワンステージ物体検出器は、分類と位置推定を単一のステップに統合します。この統合アプローチは速度と効率を向上させ、リアルタイムアプリケーションに適しています。YOLOやSSDなどのモデルは、物体のクラスと空間位置を同時に予測することで、この原理を体現しています。

OverFeatは、この統合のメリットを実証しています。そのアーキテクチャにより、モデルはクラスと位置の両方を1回のパスで予測できるため、計算の複雑さが軽減されます。このアプローチにより、精度を維持しながら処理速度が向上します。分類と位置推定を組み合わせることで、1段階システムは損失関数を最適化し、適合率と再現率のバランスを効果的に保ちます。

この統合の主な利点は次のとおりです。

リアルタイムアプリケーションの処理速度が向上します。
計算要件が削減され、エッジデバイスへの展開が可能になります。
最適化された損失関数の設計により精度が向上しました。

ワンステージ物体検出の実用的な利点

マシンビジョンアプリケーションにおけるスピードと効率

スピードと効率 2段階物体検出器の中核となる強みを定義するものです。これらのシステムは、画像を3回のパスで処理するため、領域提案生成などの中間ステップが不要になります。この合理化されたアプローチによりリアルタイム性能が実現され、交通監視や産業用ロボットなどの動的な環境に最適です。YOLOv7、YOLOvXNUMX、YOLOvXNUMXなどのモデルは、以下の表に示すように、速度と精度において顕著な進歩を示しています。

モデル	速度（FPS）	効率（mAP）
YOLOv2	40	40.2%
YOLOv3	30	57.9%
YOLOv4	65	43.5%
YOLOv7	120	50.0%

これらの指標は、1段階物体検出モデルが速度と効率性のバランスをどのように保ち、リアルタイムアプリケーションにおいて信頼性の高いパフォーマンスを確保するかを示しています。推論時間が短縮されることで、自動運転車や監視システムなど、即時の結果が求められるシナリオにこれらのシステムを導入することが可能になります。

導入時のハードウェア要件が低い

1段階物体検出マシンビジョンシステムは、ハードウェア能力が限られている環境で優れた性能を発揮します。シングルパスアプローチにより計算負荷が軽減されるため、ドローンや組み込みシステムなどのエッジデバイスへの導入が可能です。高い処理能力を必要とするマルチステージネットワークとは異なり、1段階モデルは少ないリソースで高い精度を実現します。

例えば、YOLOはPASCAL VOCおよびMS COCOデータセットにおいて、YOLOv72.1-tinyと比較してパラメータ数を0.5%削減しながら、mAP@[0.95:37]で4%を達成しています。また、必要なFLOP数は19%削減され、IoUは4.02%、平均精度は2.8%向上しています。PASCAL VOCでは、YOLOは必要なFLOP数を0.5%削減しながら、mAP@[0.95:0.3]を61%向上させ、実行速度はほぼXNUMX倍です。これらの統計は、ハードウェアに制約のある環境におけるXNUMX段階物体検出器の適性を裏付けており、パフォーマンスを損なうことなく導入できます。

大規模システムのスケーラビリティ

スケーラビリティは、ワンステージ物体検出システムのもう一つの重要な利点です。簡素化されたアーキテクチャと効率的な処理により、都市全体の交通監視や産業オートメーションといった大規模アプリケーションへの適応が可能です。SSDのようなワンステージ物体検出器は、予測メカニズムを統合しているため、個別の領域提案ネットワークが不要になり、速度と精度が向上します。

以下の表は、SSD のスケーラビリティの利点を示しています。

証拠の説明	ポイント
SSDの統合予測メカニズム	個別の RPN が不要になり、オブジェクトのローカリゼーションと分類における処理速度と精度が向上します。
SSDのマルチスケール機能	さまざまな解像度での検出を可能にし、さまざまなオブジェクトサイズへの適応性を向上させ、低解像度画像でのパフォーマンスを強化します。
SSDのリアルタイムアプリケーション	パラメータ数が少ないため組み込みシステムに適しており、人間の下半身検出などのタスクに高い推論速度と十分な精度を実現します。

これらの機能により、ワンステージ物体検出モデルは非常に汎用性が高く、効率や精度を犠牲にすることなく、多様なアプリケーションに拡張できます。大規模な製造施設の管理から都市交通の監視まで、これらのシステムは複雑なマシンビジョンタスクに必要な柔軟性と信頼性を提供します。

ワンステージ物体検出マシンビジョンシステムの実世界アプリケーション

自動運転車と交通監視

ワンステージ物体検出器は、自動運転車や交通監視システムにおいて重要な役割を果たします。画像を高速に処理する能力により、車両、歩行者、道路標識をリアルタイムで検出し、安全性とナビゲーションを向上させます。YOLOv8などのモデルは、多様な状況下での物体認識に優れており、自動運転車の状況認識能力を向上させます。例えば、YOLOv4はKITTIデータセットで平均精度が2.06%、BDDデータセットで2.95%向上しました。推論速度は58FPSを超え、動的な環境下でもリアルタイム検出を可能にします。

交通監視システムも、ワンステージ物体検出の恩恵を受けています。研究によると、YOLOv5はリアルタイム車両カウントにおいて98.1%の検出精度を達成しており、Yolo4-CSP（94.76%）やVC-UAV（95.54%）といった他のシステムを上回っています。これらの進歩により、ワンステージ物体検出マシンビジョンシステムは現代の交通ネットワークに不可欠なものとなっています。

ロボティクスと産業オートメーション

ロボット工学と産業自動化ワンステージ物体検出器は、正確かつ高速な物体認識を可能にすることで、業務を効率化します。この機能は、リアルタイムの意思決定が求められる環境における生産性と安全性を向上させます。例えば、Jan et al. (2022) は、ワンステージモデルがワークフローを最適化し、エラーを削減することで、産業オートメーションを強化する方法を実証しました。同様に、Gallo et al. (2023) は、YOLOv7が作物の雑草検出に有効であることを示し、農業ロボットへの適応性を証明しました。

以下の表は、ケーススタディから得られた主な調査結果を示しています。

ケーススタディ	アプリケーションエリア	主な発見
ヤンら（2022）	産業自動化	生産性と安全性がリアルタイムで向上します。
ガロら（2023）	農業	YOLOv7を使用した作物雑草の効果的な検出。

これらの例は、1 段階の物体検出器が効率的かつ正確な物体検出を可能にして、どのように産業を変革するかを示しています。

製造における品質管理と欠陥検出

製造プロセスでは、欠陥を特定し製品の品質を確保するために、5段階の物体検出システムが活用されています。これらのシステムは小さな物体や微細な欠陥の検出に優れており、品質管理業務に最適です。例えば、YOLOは分類と位置特定を統合モデルに統合し、高い欠陥検出精度を実現します。SD-NetやYOLOvXNUMXなどの高度な手法は、空間ピラミッドモジュールやトランスフォーマーベースのグローバル特徴抽出といった革新的な機能を組み込むことで、パフォーマンスをさらに向上させます。

以下の表は、欠陥検出精度の向上をまとめたものです。

方法	説明	精度向上
SDネット	金属表面にRes-Netを備えたYolov3を活用します。	高精度。
YOLOv5	機能融合のためのトランスフォーマーモジュールを導入しました。	強化された検出。

これらの進歩は、1 段階の物体検出システムが欠陥検出の精度と信頼性を確保することで、製造業に革命をもたらすことを示しています。

1段階の物体検出マシンビジョンシステムは、比類のないスピードとシンプルさで、マシンビジョンのあり方を大きく変えつつあります。これらのシステムは、計算負荷を軽減し、迅速かつ正確な結果を提供することで、リアルタイムアプリケーションにおいて優れた性能を発揮します。合理化されたアーキテクチャは、効率性が最優先されるロボット工学、監視、産業オートメーションといった分野に最適です。

📈 今後の動向:

ビジョントランスフォーマー市場は、280.75年の2024億2,783.66万ドルから2032年には33.2億XNUMX万ドルに成長し、CAGR XNUMX%で成長すると予測されています。

ビデオ分析市場は、8.3 年の 2023 億ドルから 22.6 年には 2028 億ドルに増加し、22.3% の CAGR で成長すると予想されています。

シングルステージ検出器の近年の進歩により、速度と精度が大幅に向上しました。例えば、YOLOは300段階方式に比べて約6倍の検出速度を実現し、RetinaNetはResNet-9-FPNとResNeXt-101-FPNを用いた場合、平均精度が101～XNUMX%向上することを実証しています。これらの革新により、シングルステージシステムは、スケーラブルで効率的なマシンビジョンソリューションの最前線に君臨し続けています。

よくある質問

1 段階の物体検出とは何ですか? また、2 段階の方法とどう違うのですか?

1段階物体検出は、分類と位置推定を1つのステップに統合します。これにより、領域提案ネットワークが不要になり、処理速度と処理の簡素化が実現します。Faster R-CNNなどの2段階手法では、まず領域提案ネットワークを使用します。これにより計算量は増加しますが、虫歯検出などのタスクの精度が向上します。