30秒でわかる要点
画像や映像の内容をコンピュータが認識・理解する技術。物体検出、セグメンテーション、顔認証、医療画像診断などに応用。CNNの発展により精度が飛躍的に向上した。
「画像認識」の練習問題
当サイトの練習問題から、この用語に関係する問題をピックアップしました。
Q1画像分類と物体検出の主な違いはどれか。
- 分類は画像全体のクラスを予測し、検出は各物体の位置とクラスを予測する
- 検出の方が常に簡単である
- 分類はより複雑である
- 検出は物体の色のみを検出する
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正解：A
物体検出は位置（バウンディングボックス）とクラスラベルの両方を出力するため、分類より複雑です。
Q2物体検出の基本的なタスク定義として正しいものはどれか。
- 画像内の各物体の位置（バウンディングボックス）とクラスを予測
- 画像全体のラベル
- ピクセル分類
- 物体数のみ
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正解：A
物体検出は分類と位置推定を同時に行う複合タスクです。
Q3焦点損失（Focal Loss）が物体検出で有効な理由として正しいものはどれか。
- 背景と前景のクラス不均衡を制御し、難物体検出に焦点
- 背景無視
- クラス等価
- 損失関数無関連
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正解：A
焦点損失により、物体検出の精度が大幅に向上しました。
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