Faster R-CNNの最大の発明は、Region Proposal Network（RPN）

2026年2月17日 2026年2月17日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

前回の記事では、画像全体を1回で計算する「Fast R-CNN」のスマートな進化についてお話ししました。でも、まだ一つだけ「古き良き（でも遅い）やり方」が残っていたのを覚えていますか？

そう、物体がありそうな場所を探す「Selective Search」です。ここがCPUで動く外部のプログラムだったため、全体のスピードを落とす「渋滞の先頭」になっていました。

今回は、その渋滞を完全に解消し、物体検出を「リアルタイム」の世界へ連れて行った真打ち、Faster R-CNNの衝撃的な仕組みを解説します！

ついにAIが自ら「場所」を探し始めた！

Faster R-CNNの最大の発明は、Region Proposal Network（RPN）という仕組みを導入したことです。

これまで人間が作ったルール（Selective Search）に頼っていた「場所探し」を、ついにディープラーニングそのものに任せてしまいました。「どこに何があるか」を当てるAIの中に、「どこに物体がありそうか」を当てる専用の小さなAIを組み込んだイメージです。

これにより、すべての処理がGPU（画像処理が得意な計算機）の上で完結し、信じられないほどのスピードアップを実現しました。

衝撃の仕掛け「アンカーボックス」

「AIに場所を探せと言われても、どうやって探すの？」と疑問に思いますよね。そこで使われるのがアンカーボックスという天才的なアイデアです。

画像の中に無数の「点」を打ち、その点一つひとつに対して、あらかじめ決まった形（縦長、横長、正方形など）の「型紙」を何種類も用意しておきます。

この型紙の中に、何か物体は入っているか？（物体か、ただの背景か）
型紙の大きさや位置を、どう微調整すればぴったり収まるか？

RPNはこの2点だけを猛スピードで計算します。

専門用語を高校生向けに解説！

RPN（Region Proposal Network）：物体候補領域を提案するネットワーク。いわば「偵察部隊」です。
アンカーボックス：基準となる箱（型紙）。「この箱の中に何かある？」と聞き回るための道具です。

すべてが一つに繋がる「End-to-End」

Faster R-CNNのもう一つの衝撃は、偵察部隊（RPN）と、判定部隊（Fast R-CNNの検出器）が、同じ「特徴マップ」を共有していることです。

これにより、画像の特徴を捉えるための学習が、場所探しと種類判定の両方に同時に活かされるようになりました。これをEnd-to-End（端から端まで一気通貫）な学習と呼びます。

メリット

爆速の処理：Selective Searchを使っていた頃は1枚に数秒かかっていましたが、Faster R-CNNは1秒間に何枚も処理できる（リアルタイムに近い）レベルに到達しました。
精度がさらに向上：場所探し自体も学習によって賢くなるため、物体の見落としが減りました。

デメリット

仕組みが複雑：2つのネットワークが複雑に絡み合っているため、プログラムの実装や構造を理解する難易度は上がりました。
計算リソース：高速ですが、その分パワーのあるGPUが必要になります。

数式で見る「場所探し」の反省

RPNが「どれくらい正確に場所を見つけられたか」を計算する際、次のような式で評価します。

物体らしさのスコア = 物体である確率 $\div$ $($ 物体である確率 $+$ 背景である確率 $)$

このスコアが高い場所だけを「ここが怪しい！」として次のステージに送り出します。無駄な候補を最初から削ぎ落とすからこそ、速いわけですね。

これからの学習の指針

Faster R-CNNの登場で、物体検出は「写真」の解析から「動画」の解析へと一気にステージを上げました。

ここまでの進化をまとめると以下のようになります。

R-CNN：2000回も真面目に計算（丁寧だけど超遅い）
Fast R-CNN：画像全体を1回で計算（だいぶ速くなったけど、場所探しが旧式）
Faster R-CNN：場所探しもAIに任せた（爆速・高精度！）

次にあなたが学ぶべきは、さらにスピードを極めた「YOLO（You Only Look Once）」や、物体の形をピクセル単位でなぞる「Mask R-CNN」です。

ここまで読んだあなたなら、これら最新技術の仕組みもきっとスムーズに理解できるはずですよ。

偵察部隊と判定部隊がタッグを組むFaster R-CNNの仕組み、ワクワクしませんか？

次は、さらに「一発で全部当てる」という超速の技術、YOLOについて覗いてみますか？

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。