はじめに

ディープラーニングの進化により、画像認識や物体検出の精度は飛躍的に向上している。
G検定では、こうした画像処理に関連する基本概念が繰り返し問われており、とくに「バウンディングボックス」は頻出用語の一つだ。

今回は、実際の過去問をもとに、バウンディングボックスの基礎と関連用語を整理していこう。

Contents

問題を確認しよう

以下の文章を読み、(●)に最もよく当てはまる選択肢を選べ。

物体検出では、画像の中から(●)と呼ばれる矩形領域で位置とカテゴリーの特定を行う。

正解は「3. バウンディングボックス」

物体検出（Object Detection）とは、画像内に存在する物体の「位置」と「種類」を同時に特定する手法だ。

このとき、画像の中で特定の物体が存在する領域を囲む矩形（四角形）のことを「バウンディングボックス（Bounding Box）」と呼ぶ。
バウンディングボックスは、物体の座標情報（x, y, 幅, 高さなど）を用いて定義され、検出対象を明確に囲む役割を持っている。

実際には、画像から得られる特徴量（Feature）をもとにニューラルネットワークが物体を検出し、その結果としてバウンディングボックスを出力する。

選択肢を1つずつ見ていこう。

選択肢	説明	誤っている理由
フィーチャマップ	畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、中間層で抽出される特徴量のマップ	物体の位置やカテゴリそのものを直接示すものではない
テンソル	多次元配列であり、画像や特徴量などのデータ構造を表す	バウンディングボックスのような空間領域の指定ではない
クラシフィケーション	分類処理を指し、物体が「何であるか」を識別する技術	「どこにあるか」を示す役割は持たない

このように、バウンディングボックスだけが「物体の位置とカテゴリの特定」という問いに合致している。

防犯カメラ映像から人間や車両を検出し、リアルタイムで通知を行う。
→ 検出対象をバウンディングボックスで囲み、追跡可能にする。

道路上の歩行者・信号・標識などを認識し、走行制御に活用する。
→ 車載カメラの映像から対象物を検出し、運転判断に反映。

カメラアプリで顔を検出し、自動でピントを合わせる。
→ 顔領域をバウンディングボックスで囲って処理対象とする。

このように、実用面でのバウンディングボックスの重要性は非常に高い。

物体検出の一般的な処理フローは以下のようになる。

ここで用いられる代表的なアルゴリズムには以下のようなものがある。

バウンディングボックスは、これらすべての手法で基本的に利用される重要な概念だ。

G検定では、物体検出の基礎として「バウンディングボックス」が頻出する。
この概念をしっかり理解しておくことが、画像処理分野の出題対策に直結する。

✅ バウンディングボックスとは？ → 物体の位置を矩形で囲んで示す領域
✅ 選択肢の比較 → 他の用語（フィーチャマップ、テンソル、クラシフィケーション）は用途が異なる
✅ 実務への応用 → セキュリティ、顔認識、自動運転など多岐にわたる

G検定に合格したい人も、画像認識技術を使いこなしたいエンジニアも、この機会にバウンディングボックスの理解を深めておこう。