セグメンテーション（画像）とは？
せぐめんてーしょん
画像セグメンテーションとは、画像をピクセル単位で領域ごとに分割し、各領域がどのクラスに属するかをラベル付けする画像解析技術です。
画像セグメンテーション（Image Segmentation）とは、入力画像を構成するすべてのピクセルを特定のカテゴリや物体ごとに分類・分割する技術です。単に「何が写っているか」を判定する画像分類や、物体を矩形で囲む物体検出よりも詳細な空間的情報を得られるため、コンピュータビジョンの中でも精度と計算コストが高い分野です。
セグメンテーションには主に3つの種類があります。
- セマンティックセグメンテーション：各ピクセルを「車」「道路」「空」などのクラスラベルに対応させる。同クラスの複数物体は区別しない
- インスタンスセグメンテーション：同じクラスに属する個々の物体をそれぞれ独立した領域として分離する
- パノプティックセグメンテーション：上記2つを統合し、可算物体と背景領域をまとめて処理する
深層学習の登場以降、U-Net・FCN（Fully Convolutional Network）・Mask R-CNNなどのアーキテクチャが開発され、医療画像診断（腫瘍や臓器の自動輪郭抽出）、自動運転（走行可能領域と歩行者の精密検出）、衛星画像解析（農地・建物の面積計測）などで実用化されています。
近年はトランスフォーマーベースのモデル（SegFormerなど）や、Meta社が開発した「Segment Anything Model（SAM）」のように汎用的なセグメンテーション基盤モデルも登場し、活用領域が急速に広がっています。
使い方・例文
自動運転システムが前方カメラ映像から道路・歩道・他車両・歩行者の領域をピクセル単位でリアルタイムに識別する際に、画像セグメンテーションが活用されています。
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