Fast R-CNN

Fast R-CNNは、物体検出アルゴリズムであるR-CNNの計算速度を大幅に向上させた手法です。従来のR-CNNでは、抽出された領域ごとにCNNを適用していたため、計算コストが非常に高く、推論に時間がかかるという問題がありました。

仕組みとして、画像全体を一度だけCNNに入力し、特徴マップを生成します。その特徴マップ上から関心領域（RoI）を特定し、RoIプーリングという層を用いて、領域ごとに固定サイズの特徴ベクトルを抽出します。この工夫により、重複する計算を避け、大幅な高速化を実現しました。

G検定の視点では、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNNという進化の流れが重要です。特に、R-CNNでボトルネックとなっていた計算効率の悪さが、どのような工夫で解消されたのかを理解しておく必要があります。物体検出の技術史における中核的な手法として位置づけられます。