G検定トップ ＞ FPN・SSD・YOLOの違いとは？【物体検出まとめ】G検定対策

まず結論

• FPNはマルチスケール特徴を統合する「構造（Neck）」、SSDとYOLOは物体検出を行う「検出手法（Headを含む）」です。
• G検定では「ピラミッド構造か？一段階検出か？」を見抜けるかが問われます。

直感的な説明

• FPN：高い所と低い所の情報を行き来させて、大小どちらの物体も見えるようにする“補助構造”。
• SSD：いくつもの解像度の特徴マップで同時に検出する“スピード重視型”。
• YOLO：画像を一気に見て、一度で全部予測する“一発判定型”。

定義・仕組み

• FPN（Feature Pyramid Network）

  • 低解像度〜高解像度の特徴マップを統合
  • 物体検出モデルに組み込まれる構造

• SSD（Single Shot MultiBox Detector）

  • 複数スケールの特徴マップで直接検出
  • 高速だが小物体検出はやや弱い

• YOLO（You Only Look Once）

  • 画像を一度だけ処理して物体検出
  • 高速・リアルタイム向き

いつ使う？（得意・不得意）

FPN

• 得意：小物体検出、スケール差が大きい問題
• 注意：単体では検出できない

SSD

• 得意：高速な物体検出
• 注意：小物体が苦手

YOLO

• 得意：リアルタイム処理
• 注意：精度重視の用途には不向きな場合あり

G検定ひっかけポイント

• 最大のひっかけ

  • 「FPNは物体検出アルゴリズムである」→ ❌

• 正しい切り分け

  • ピラミッド構造 → FPN
  • シングルショット検出 → SSD / YOLO

• 選択肢で

  • 「低〜高解像度を統合」→ FPN
  • 「一度の処理で検出」→ YOLO

まとめ（試験直前用）

• FPNは構造（Neck）
• SSD・YOLOは検出手法
• ピラミッド構造＝FPN
• スピード重視＝SSD / YOLO *

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