セマンティックセグメンテーションセマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）とは、コンピュータビジョンにおける画像処理技術の一つで、画像内の各ピクセルを意味のあるクラスに分類するタスクです。
例えば、自動運転システムにおいて、道路、歩行者、信号機、建物などを識別したり、医療画像において、臓器、腫瘍、病変などを識別したりする際に利用されます。
セマンティックセグメンテーションの仕組み
セマンティックセグメンテーションは、一般的に深層学習モデルを用いて実現されます。画像を入力として、各ピクセルがどのクラスに属するかを予測するモデルを学習します。
代表的なモデルとしては、FCN (Fully Convolutional Network) や U-Net などが挙げられます。これらのモデルは、畳み込み層とプーリング層を組み合わせることで、画像の特徴を段階的に抽出し、最終的に各ピクセルに対してクラスラベルを予測します。
セマンティックセグメンテーションと画像分類、物体検出の違い
セマンティックセグメンテーションは、画像分類や物体検出とは異なるタスクです。
- 画像分類: 画像全体を一つのクラスに分類します。
- 物体検出: 画像中の物体の位置を bounding box で囲み、クラスを識別します。
- セマンティックセグメンテーション: 画像内の各ピクセルをクラスに分類します
セマンティックセグメンテーションの応用例
- 医療画像 analysis: 臓器、腫瘍、病変などを識別し、診断を支援します。
- 衛星画像 analysis: 土地利用 classification、道路 network 抽出、建物検出などを行います。
- ロボット vision: ロボットが周囲の環境を認識し、適切な行動をとるために利用されます。
セマンティックセグメンテーションは、コンピュータビジョンにおいて重要な技術であり、様々な分野で応用されています。
