YOLOとは
YOLOとは、画像を格子状に分割し、1回の推論で境界ボックスとクラスを同時に予測する超高速な物体検出手法です。You Only Look Once（一度見るだけ）が名前の由来です。
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
画像を一度見るだけで、物体の位置と種類を同時に予測する高速な検出手法です。
なぜ速いのか
R-CNN系は「候補領域を出す → 分類する」と2段階に分けて処理していました。
YOLOは画像を格子（グリッド）に分け、各マスが「そこに物体があるか、あるなら何か、枠はどこか」を一度に予測します。処理が1回で完結するため、リアルタイム処理が可能になりました。
速度と精度のトレードオフ
登場当初は、速い代わりに小さな物体の検出が苦手という弱点がありました。格子が粗いためです。
その後の改良で精度は大きく向上しています。ただし「1段階＝速い、2段階＝精度が高い」という基本の対比はG検定対策として押さえておきましょう。小さな物体への対処としてはFPNのような工夫もあります。
バージョンの進化
YOLOはv1以降、多くのバージョンが公開され精度が大きく改善されました。現在では2段階方式に迫る精度を持つものもあります。
ただしG検定対策で押さえたいのは「1段階＝高速」という基本的な位置づけです。最新事情より原理の理解を優先しましょう。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| YOLO | 1段階。格子に分割して一度に予測。高速 |
| SSD | 1段階。複数サイズの候補枠を使う |
| Faster R-CNN | 2段階。候補領域→分類。高精度 |
🎯 G検定での押さえどころ
- You Only Look Once＝1回の推論で完結
- 画像を格子状に分割して予測
- 1段階方式で高速（2段階と対比）
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「YOLOは候補領域を抽出してから分類する2段階方式である」→ 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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