はじめに
G検定では、ディープラーニングに関する基礎から応用まで幅広く出題される。その中でも「R-CNN」系列のアルゴリズムは、物体検出（Object Detection）分野の中核をなす重要な技術である。
本記事では、実際のG検定の過去問を題材に、「R-CNN」およびその派生モデルについて理解を深める。特に、選択肢の中から「最も不適切な説明」を見抜く力を養うことが目的だ。
問題：R-CNNの説明として最も不適切な選択肢を選べ
選択肢
- R-CNNは人間が行う物体認識のように、領域ごとに特徴量を抽出する
- Fast R-CNNはR-CNNに比べCNNの演算回数を削減できる可能性が高い
- Mask R-CNNのアルゴリズムを用いると、身体のポーズの検出も可能となる可能性が高い
- Fastest R-CNNはRegion ProposalもCNN化することを行っている
正解は「4. Fastest R-CNNはRegion ProposalもCNN化することを行っている」
この選択肢にはいくつかの誤解が含まれている。実際には「Fastest R-CNN」という正式なモデルは存在しない。近い概念として「Faster R-CNN」があり、これが正しい用語となる。Faster R-CNNはRegion Proposal（領域提案）にCNNベースのネットワーク（RPN：Region Proposal Network）を用いたことで、従来の手法よりも大幅に高速化された。
つまり、「Fastest R-CNN」という名称は非公式かつ誤解を招く表現であり、不適切な記述だ。
他の選択肢の正当性
| 選択肢 | 説明 | 判断 |
|---|---|---|
| 1. R-CNNは人間が行う物体認識のように、領域ごとに特徴量を抽出する | R-CNNでは、Selective Searchで得られた領域ごとにCNNで特徴量を抽出する手法が使われる。人間の視覚に近い発想とも言える。 | 適切 |
| 2. Fast R-CNNはR-CNNに比べCNNの演算回数を削減できる可能性が高い | Fast R-CNNでは、画像全体にCNNを一度だけ適用し、得られた特徴マップを用いて領域ごとに分類を行う。結果として、R-CNNよりも演算量が削減される。 | 適切 |
| 3. Mask R-CNNのアルゴリズムを用いると、身体のポーズの検出も可能となる可能性が高い | Mask R-CNNは物体検出だけでなく、セグメンテーション（ピクセル単位の分類）も行う。さらに拡張すれば、姿勢推定（Pose Estimation）などの応用も可能とされる。 | やや曖昧ではあるが、概念として大きな誤りはないため「不適切」とは言えない。 |
関連するR-CNN系アルゴリズムの進化
| モデル | 主な特徴 |
|---|---|
| R-CNN | 領域提案ごとにCNNを個別に適用。精度は高いが処理が遅い。 |
| Fast R-CNN | 入力画像全体に一度CNNを適用して特徴マップを作成し、ROI Poolingを用いて分類することで高速化。 |
| Faster R-CNN | Region ProposalもCNN（RPN）で行うことで、さらなる処理時間の短縮を実現。 |
| Mask R-CNN | Faster R-CNNにセグメンテーション（マスク）機能を追加。対象物の輪郭も識別可能。 |
まとめ
G検定の問題では、深層学習に関する知識を「正しく理解しているか」を問われる場面が多い。特にR-CNNに関連するアルゴリズムは、名称が似ているうえ、改良ごとに性能や処理内容が大きく異なるため、混乱しやすい。
- 正しいモデル名を覚える（Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN）
- 各モデルの違いと進化ポイントを整理する
- 不適切な選択肢には「存在しない名称」や「意味不明な処理内容」が紛れていることがある
こうした観点を持って問題に臨めば、ひっかけ問題にも冷静に対応できるようになる。
合格を目指すだけでなく、実務でも活かせる知識として、しっかりと理解しておきたい。
コメント