Transformer時代の物体検出モデルを徹底解説する新刊発刊！

新しい物体検出モデル解説書『DETR＆最新・物体検出アーキテクチャ入門』のご紹介

2025年6月28日、株式会社秀和システムより待望の新刊『DETR（DEtection TRansformer）＆最新・物体検出アーキテクチャ入門』が発売されます。この書籍は、物体検出をテーマにした中級から応用者向けの本格的な解説書です。

書籍の特徴

本書は、人気の高かった既刊『物体・画像認識と時系列データ処理入門』や、物体検出に関する実装型の書籍に続くもので、物体検出タスクに特化した内容となっています。姉妹書として『Vision Transformer／最新CNNアーキテクチャ画像分類入門』があり、この2冊を連携させることで、Transformerモデルの物体検出への応用を具体的に学ぶことができます。

対象モデル

本書では、Transformerを活用した代表的な物体検出モデル「DETR」に焦点を当てています。さらに、ViT（Vision Transformer）を用いた物体領域の検出や、中心点予測に基づくCenterNet、言語生成型アプローチのPix2Seq、さらにはCNN系のRetinaNetまで、幅広いモデルが取り上げられています。これによって、近年の物体検出分野での主要なモデルを比較し、深く理解するための情報を提供します。

実践的な有用性

本書は、実際に「どこに何があるのかを検出する」という実践的な課題に挑む人にとって非常に役立つ内容です。チュートリアル形式で詳細な解説が行われているため、読者は自信を持って物体検出技術を習得できるでしょう。

この書籍は、以下のような章立てで構成されています。

1. 開発環境について
2. ViTモデルによる物体領域の検出（Keras）
3. ViTモデルによる物体領域の検出（PyTorch）
4. CenterNetによる物体領域の検出（PyTorch）
5. DETRモデルによる物体検出（ResNet-101）
6. ResNet-152をバックボーンとするDETRによる物体検出
7. COCOトレーニングセットを使用した物体検出
8. 事前トレーニング済みDETRモデルによる物体検出
9. Pix2Seqモデルを用いた物体検出（PyTorch）
10. RetinaNetによる物体検出（Keras）

このように、各章は具体的な実装例を交えながら、理論と実践を両立させた内容で進行します。