バウンディングボックスとは？
バウンディングボックスとは、画像認識や物体検出において、対象物体の位置や領域を示すための枠線のことです。この枠線は、画像内の対象物体を囲む矩形の形状で表されます。バウンディングボックスは、機械学習やディープラーニングによる画像処理の基本概念の1つであり、精度向上や認識対象の特定に重要な役割を果たします。
バウンディングボックスの種類
バウンディングボックスには、以下の2つの種類があります。
– 結合矩形 (Bounding Box)：複数のバウンディングボックスを1つの矩形に結合したものです。複数の対象物体を検出する場合に使用されます。
– 固定矩形 (Fixed-Size Box)：画像中にある1つの対象物体に対して、あらかじめ定められたサイズの矩形を重ねたものです。対象物体の大きさによらず、同じサイズの矩形が使用されます。
バウンディングボックスの利用方法
バウンディングボックスは、画像認識や物体検出において、以下のような利用方法があります。
– 認識対象の特定：バウンディングボックスによって、画像内の対象物体の位置や領域を特定することができます。これによって、対象物体のみを切り出した画像を生成することができ、さらなる処理や分析が容易になります。
– 学習データの生成：バウンディングボックスを使用して、機械学習やディープラーニングの学習データを生成することができます。正解ラベルとして、バウンディングボックス内にある対象物体の種類が与えられることになります。
– 出力結果の可視化：物体検出の結果を可視化するために、バウンディングボックスを用いることができます。これによって、どのような物体が検出されたのか、どのような位置にあるのかを一目で確認することができます。
まとめ
バウンディングボックスは、画像認識や物体検出において、対象物体の位置や領域を示すための枠線のことです。結合矩形と固定矩形の2種類があり、認識対象の特定や学習データの生成、出力結果の可視化などに利用されます。バウンディングボックスは、画像処理の基本概念の1つであり、機械学習やディープラーニングにおいて重要な役割を果たします。