機械学習の基礎および深層学習の応用（画像認識、自然言語処理、生成モデル、深層強化学習等）
ある物体検出モデルにおいて、画像内の小さな物体の検出精度が著しく低いことが確認された。この問題への対応として最も適切なものはどれか。
- A入力画像の解像度を下げてから検出処理を行う。
- B非最大抑制（NMS）で用いるIoUの閾値を大きく引き上げる。
- ✓浅い層の高解像度な特徴と深い層の意味的な特徴を融合するFPN（Feature Pyramid Network）のようなマルチスケール特徴表現を導入する。
- D使用するアンカーボックスのサイズをすべて大きくする。
解説
小さな物体は深い層でダウンサンプリングされる過程で情報が失われやすいため、浅い層の高解像度特徴と深い層の意味情報を統合するマルチスケール特徴融合（FPN等）が有効である。解像度低下やアンカーの大型化は小物体検出をむしろ悪化させる。
根拠シラバス項目「物体検出」