YOLOとは？
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YOLOとは、画像内の複数の物体を一度の処理でリアルタイムに検出できる深層学習ベースの物体検出アルゴリズムです。
YOLO（You Only Look Once）は、2015年にJoseph Redmonらが発表した物体検出アルゴリズムです。それ以前の検出手法が画像を複数回スキャンして候補領域を絞り込む方式を取っていたのに対し、YOLOは画像全体を一度のニューラルネットワーク推論でまとめて処理するという革新的なアプローチを採用しました。
YOLOの基本的な仕組みは、画像をグリッドに分割し、各セルが物体の有無・位置（バウンディングボックス）・クラス（種類）を同時に予測する点にあります。この方式により、処理速度が従来手法に比べて大幅に向上し、動画のリアルタイム処理が可能になりました。
バージョンを重ねるにつれて精度と速度のバランスが改善されており、主なバージョンの特徴は次のとおりです。
- YOLOv3〜v4：多スケール検出の導入で小さな物体の精度を向上
- YOLOv5/v8：PyTorchベースで導入のしやすさを重視
- YOLOv9/v10：アーキテクチャの効率化でさらなる高速・高精度を実現
YOLOは自動運転車の歩行者検出、監視カメラの異常検知、製造ラインの不良品検査など、速度が求められるリアルタイムアプリケーションに広く採用されています。検出精度と処理速度のバランスが取れているため、組み込み機器からクラウドまで幅広い環境で利用されています。
使い方・例文
防犯カメラの映像を解析して侵入者や不審な行動をリアルタイムで検知するシステムや、自動運転車が走行中に歩行者や他の車両を即座に識別する処理に使われています。
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