物体識別と物体検出の違い

問題

物体識別（画像分類）と物体検出の違いについて、誤っている記述を1つ選べ。

物体識別（画像分類）と物体検出は、コンピュータビジョンにおける代表的なタスクです。物体識別は画像全体に対して「何が写っているか」を示す1つのラベルを付けるタスクです。

一方、物体検出は画像内に存在する複数の物体に対して「何が（クラス）」「どこにあるか（バウンディングボックス）」の両方を特定するタスクです。

AIによる自動運転や監視カメラの解析など、画像内の複数物体を把握する必要がある実務においては、物体識別ではなく物体検出が用いられます。

1. 物体識別は画像全体に1つのラベルを付けるタスクである。

正しい：物体識別（画像分類）は、画像全体の主要な被写体が何であるかを単一のラベルで予測するタスクです。位置情報は特定しません。

2. 物体検出は複数の物体の位置と種類を特定するタスクである。

正しい：物体検出は、画像内の複数の物体について、それぞれを囲む枠（バウンディングボックス）で位置を示し、そのクラス（種類）を特定します。

3. 物体識別は画像内のすべての物体の位置を推定するタスクである。

誤り：物体の位置を推定するのは「物体検出」の役割です。物体識別（画像分類）は画像全体に対するラベル付けのみを行い、位置の推定は扱いません。

4. 物体検出は画像内の領域候補を評価し、複数の物体が存在する可能性を判定するタスクである。

正しい：物体検出アルゴリズム（R-CNN系など）では、物体が存在しそうな領域の候補（Region Proposal）を抽出し、それぞれの領域に対してクラス分類と位置の微調整を行います。

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