要約
本稿では、単段階かつリアルタイム対応の物体検出技術において顕著な進展を遂げたYOLOv12のアーキテクチャについて分析する。このモデルは、先行モデルの強みを継承しつつ、重要な改良を加えたものであり、最適化されたバックボーン（R-ELAN）、7×7の分離型畳み込み（separable convolutions）、およびFlashAttentionを駆動とする領域ベースのアテンション機構を導入することで、特徴抽出の精度向上、処理効率の改善、さらには堅牢な検出性能を実現している。複数のモデルバリアントを備える点も、前世代と同様に、遅延に敏感なアプリケーションおよび高精度要件を満たす用途の両方に対応可能なスケーラブルなソリューションを提供している。実験結果から、平均精度（mAP）および推論速度の両面で一貫した向上が確認された。このため、自動運転システム、セキュリティ、リアルタイム分析などの分野において、YOLOv12は極めて魅力的な選択肢となる。計算効率と性能の最適なバランスを達成した本モデルは、エッジデバイスからハイパフォーマンスクラスタまで、多様なハードウェアプラットフォームへの展開を容易にするという点で、リアルタイムコンピュータビジョンの新たな基準を提示している。