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# オブジェクト検出の仕組み
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オブジェクト検出アルゴリズムは、既知のオブジェクトカテゴリの集合から、イメージ内のオブジェクトのすべてのインスタンスを識別し、特定します。アルゴリズムはイメージを入力として受け取り、オブジェクトが属するカテゴリと、そのカテゴリに属する信頼性スコアを出力します。アルゴリズムはさらに、長方形の境界ボックスを使用してオブジェクトの位置とスケールを予測します。Amazon SageMaker AI オブジェクト検出は、分類タスク用に事前にトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を基本ネットワークとして使用する[シングルショットマルチボックス検出器 (SSD)](https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf) アルゴリズムを使用します。SSD は、中間レイヤーの出力を検出用の特徴として使用します。

[VGG](https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf) や [ResNet](https://arxiv.org/pdf/1603.05027.pdf) などのさまざまな CNN が、イメージ分類タスクで優れたパフォーマンスを達成しています。Amazon SageMaker AI オブジェクト検出は、SSD の基本ネットワークとして VGG-16 と ResNet-50 の両方をサポートしています。アルゴリズムは完全トレーニングモードまたは転移学習モードでトレーニングできます。完全トレーニングモードでは、基本ネットワークはランダムな重みで初期化されてから、ユーザーデータでトレーニングされます。転移学習モードでは、基本ネットワークの重みは事前トレーニング済みモデルからロードされます。

オブジェクト検出アルゴリズムは、反転、再スケール、ジッターなどの標準データオーグメンテーションオペレーションをオンザフライで内部的に使用することにより、オーバーフィットの回避に役立ちます。