【初心者エンジニア向け】R-CNNの種類と進化を完全解説！物体検出の進化の歴史を理解しよう！
山崎講師
こんにちは。ゆうせいです。
今回は、物体検出の基礎としてよく登場する「R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）」シリーズについて、種類ごとの違いと進化の流れをわかりやすく解説していきます。
「R-CNNって1つじゃないの？」「FastとFasterの違いは？」と思った方、大丈夫です！図と表を交えて、はっきり整理していきましょう。
R-CNNとは何か？
「領域ごとに分類する」新しい物体検出のはじまり
R-CNNとは、画像から物体がありそうな領域を見つけて、それぞれにCNNを使って分類する手法です。2014年に登場し、それまで主流だった手作りの特徴量（HOGやSIFTなど）に代わって、CNNを物体検出に本格導入した初のアルゴリズムです。
R-CNNシリーズの全体像を図で見よう！
進化の流れをざっくり図にするとこうなります：
R-CNN → Fast R-CNN → Faster R-CNN → Mask R-CNN
それぞれの特徴を、順にわかりやすく説明します。
R-CNN（2014）
最初の一歩。でも処理がとても遅い…
特徴：
- Selective Searchという手法で「物体がありそうな領域（Region Proposal）」を約2000個抽出
- 各領域をCNNに通して特徴を抽出
- それをSVM（サポートベクターマシン）で分類
問題点：
- 処理がめちゃくちゃ重い（画像1枚に数十秒〜数分かかる）
- 領域ごとにCNNを何千回も使うから非効率
例えるなら…
全部の野球選手に一人ずつインタビューして「ピッチャーですか？」「キャッチャーですか？」と確認しているような感じです。
Fast R-CNN（2015）
全体を一度CNNに通してから、個々の領域を調べる！
改善点：
- 画像全体をCNNに一度通して、特徴マップを作成
- そこから「物体がありそうな領域」にだけ注目して、特徴を抽出
- 全ての処理が1つのネットワークに統合されて学習可能に！
利点：
- R-CNNよりも数十倍速い
- エンドツーエンド学習が可能になった
でもまだ…
- 領域候補（Region Proposal）を作る部分（Selective Search）が遅いまま
Faster R-CNN（2015末）
完全なCNNベースの物体検出へ！
最大の進化：
- RPN（Region Proposal Network）というCNNを使って、領域候補を自動生成
処理の流れ：
- 入力画像をCNNに通す
- 特徴マップをRPNで解析 → 物体がありそうな位置を予測
- その結果を使って分類＆位置調整
メリット：
- Selective Search不要！完全にCNNベースに！
- 検出精度も高く、YOLOと並ぶ高性能モデルに！
例えるなら…
R-CNNが1人ずつ面接だったのに対して、Faster R-CNNは「カメラ映像を見て、怪しい人にだけ素早く声をかける」ような効率的な方法です。
Mask R-CNN（2017）
“どこにあるか”だけでなく“形までわかる”！
追加された機能：
- Faster R-CNNにマスク予測ブランチ（segmentation head）を追加
- バウンディングボックスだけでなく、物体の輪郭（マスク）をピクセル単位で予測
これにより：
- インスタンス・セグメンテーションが可能に！
- 医療、ロボット、自動運転など、高精度が求められる分野で活躍中
R-CNNシリーズの違いをまとめた比較表
| モデル名 | 特徴 | 領域提案方法 | 処理速度 | 精度 | 登場年 |
|---|---|---|---|---|---|
| R-CNN | 領域ごとにCNNで分類 | Selective Search | × 遅い | ○ 高め | 2014 |
| Fast R-CNN | 画像全体を一度CNNに | Selective Search | △ やや速い | ◎ | 2015 |
| Faster R-CNN | RPNで領域提案もCNNで処理 | RPN | ○ 実用的 | ◎ | 2015 |
| Mask R-CNN | Faster R-CNNにマスク機能追加 | RPN | ○ やや重い | ◎＋形も認識 | 2017 |
実践でどれを使えばいい？
- 学習や研究の題材にしたい → Faster R-CNN（コードも豊富）
- 形の情報も必要（医療・ロボットなど） → Mask R-CNN
- スピード重視（リアルタイム） → YOLOなどの別手法が適していることも
今後の学習の指針
ここまでの理解を活かして、次は以下の学びを進めてみましょう。
- R-CNN系列のアーキテクチャ図を自分で書いて比較してみる
- PyTorchやDetectron2などで実装を動かして理解を深める
- YOLOやSSDなどの1ステージ検出器との違いも押さえる
- Mask R-CNNを使って、セグメンテーションも学習してみる
R-CNNシリーズは、物体検出の歴史そのもの。仕組みと進化をしっかり理解しておくことで、どんなモデルでも応用しやすくなります！
分からないことがあれば、いつでも聞いてくださいね！
生成AI研修のおすすめメニュー
投稿者プロフィール
