↑: [[G検定に関する知識]] - 画像内の複数物体の「種類（クラス）」と「位置（[[バウンディングボックス]]）」を同時に特定 - [[物体識別]]との違い：物体識別は画像全体に1ラベルのみ、位置は特定しない - 2段階検出：R-CNNシリーズ（精度高・速度遅） - 1段階検出：YOLOシリーズ・SSD（速度速・リアルタイム向き） - **RetinaNet**：FPN＋**Focal Loss**のOne-Stage検出器（RPNは使わない。RPNを使う2段階はFaster R-CNN） - Focal Lossは分類が容易な大量の背景（easy negative）の損失を抑え、難しいサンプルに学習を集中させて前景・背景のクラス不均衡に対処（「背景に大きな損失」は逆）← ひっかけ - 速さ重視: YOLO（1回のネットワークでまとめて検出）、SSD（複数スケール対応） - スケール対応: FPN（特徴ピラミッド） - cf. [[FPN]], [[Faster R-CNN]], [[SSD]], [[YOLO]], [[R-CNN]], [[バウンディングボックス]]