SSD

物体検出において、画像の中から物体の位置とクラスを一度の計算で予測する手法です。リアルタイムでの物体検出に適した高速なアルゴリズムとして知られます。

画像全体をグリッドに分割し、それぞれのセルで複数のサイズの矩形ボックスを配置して物体の位置とカテゴリを判定します。領域の提案と判定を独立させず同時に行うことで、処理を高速化しています。

YOLOなどのモデルと同様に、高速な物体検出アルゴリズムの代表格です。G検定では、画像認識技術の進展や、自動運転などのリアルタイム処理が必要なタスクで問われる重要なモデルです。