↑: [[G検定に関する知識]] - [[物体検出]]の2段階検出モデル - 最大の特徴：**RPN（Region Proposal Network）**を内部に組み込む - 領域提案を外部アルゴリズム（Selective Search）に依存しない - Fast R-CNNまでは外部アルゴリズムに依存していた - 特徴マップをRPNで再利用→Fast R-CNNより**高速** - 領域提案から分類まで**エンドツーエンド**で学習可能 - R-CNNシリーズの進化 - R-CNN：領域提案→各領域をCNNで処理（遅い） - Fast R-CNN：特徴マップを共有（高速化） - **Faster R-CNN**：RPNで領域提案も内部化（さらに高速化）