⑤ ディープラーニングの応用例 ／ 26. 画像認識
SSDとは
SSDとは、1回の画像走査で、異なるサイズの候補領域を用いて高速に物体検出を行う手法です。Single Shot MultiBox Detectorの略で、YOLOと同じ1段階方式にあたります。
この用語はG検定シラバスの「26. 画像認識」に含まれます。 章全体の用語は用語解説⑤（全133語）にまとまっています。
一言でいうと
1回の走査で、大小さまざまな枠を使って物体を検出する高速な手法です。
名前が示す2つの特徴
- Single Shot：1回の推論で完結する（1段階方式）
- MultiBox：あらかじめ複数のサイズ・形の枠を用意して照合する
YOLOとの違い
SSDは複数の解像度の特徴マップを使います。浅い層（高解像度）で小さな物体を、深い層（低解像度）で大きな物体を検出します。
初期のYOLOが格子1種類だったのに対し、SSDは大きさの違いに構造として対応していました。この考え方はFPNにも通じます。
デフォルトボックス
SSDが用意する複数サイズの枠はデフォルトボックスと呼ばれます。Faster R-CNNのアンカーと同じ発想です。
あらかじめ枠を用意しておき、「そこに物体があるか」と「どうずらすか」だけを予測する——これが検出を高速化する共通の工夫です。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| SSD | 1段階。複数解像度の特徴マップで大小に対応 |
| YOLO | 1段階。格子に分割して一度に予測 |
| Faster R-CNN | 2段階。高精度だが低速 |
🎯 G検定での押さえどころ
- Single Shot MultiBox Detectorの略
- 1段階方式（YOLOと同系統）
- 複数解像度の特徴マップを使う
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「SSDは2段階方式の検出手法である」→ 誤り。1段階方式です
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「YOLO・SSD」（E資格向け）
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