コンピュータービジョン比較
Azure Custom Vision の「分類モデル」と「物体検出モデル」の主な使い分けとして正しいのはどれか？
A.分類モデルは複数オブジェクトの位置を特定し、物体検出モデルは画像全体を1カテゴリに分類する
✗ 逆です。分類が全体判定、物体検出が位置特定という本来の役割と反対になっています。
B.分類モデルは画像を1つ以上のカテゴリに分類し、物体検出モデルはオブジェクトの位置をバウンディングボックスで示す← 正解
✓ 正解です。分類は「何か」を判定、物体検出は「どこにあるか」を特定するという本質的な違いです。
C.物体検出モデルはクラウドのみで実行でき、分類モデルはモバイルデバイスでのみ実行できる
✗ どちらもクラウドとモバイルの両形式でエクスポート可能です。実行環境による区別ではありません。
D.分類モデルは訓練データが100枚以上必要だが、物体検出モデルは10枚で十分である
✗ 訓練データ量の要件は両者で大きく変わりません。両方とも相応のデータセットが推奨されます。
この問題のポイント
分類は「何か」を判定、物体検出は「どこにあるか」を特定するという本質的な違いです。
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