※この記事は、物体検出技術の選択に悩む開発者や、技術トレンドに関心のある方向けとなります。初心者には少々難しい話になると思いますが、最後までお読みいただけると幸いです。

皆さん、こんにちは！

LAplustの中村です。

今回は、弊社で使用している物体検出モデルを紹介します。

物体検出とは、画像やビデオ内の物体を識別し、それらの位置を特定することを目的としたコンピュータビジョンの一分野のことで、画像内の物体をバウンディングボックスで囲み、それぞれの物体のクラス（カテゴリ）を識別します。

身近なところでは、監視カメラや顔認識、自動運転の技術に応用されています。

物体検出技術は、個人を特定可能なデータ（例えば、顔認識）を処理する可能性があります。このため、以下の点に注意が必要です。

1. 個人情報の取扱い： 使用するデータがGDPRやその他の地域のデータ保護法規制の対象となる場合、個人情報の取り扱いに関して適切な同意を得る必要があります。また、プライバシーポリシーにおいて、どのようなデータをどのように使用するかを明確に記載することが求められます。
2. 顔認識技術の使用： 記事に監視カメラや顔認識技術の応用例が言及されています。顔認識技術の使用には特に厳しい規制が存在する場合があり、特定の目的での使用が制限されることもあります。例えば、EUではAI規制案が提案されており、高リスクな使用に対して厳格な要件が設けられる可能性があります。

これから弊社で使用している『DETR』と『YOLOX』という物体検出モデルを比較し、特徴を説明します。

※一部の文章を生成AIによって生成しています。内容の誤り等がないよう細心の注意を払っていますが、万が一お気づきの場合はご指摘いただけますと幸いです。

目次

1. 概要

2. DETR vs YOLOX

■適用例

■弊社で比較した結果