DeepLabとは
DeepLab（ディープラボ）とは、Google Researchが開発したセマンティックセグメンテーションのモデルシリーズです。DeepLabv1からDeepLabv3+まで進化を重ね、Atrous Convolution（Dilated Convolution）を活用して高精度なピクセルレベルの画像セグメンテーションを実現しました。
| ひとことで言うと | 間隔を空けた畳み込みで、解像度を落とさず広い範囲を見る領域分割モデル。 |
|---|---|
| 何がうれしいか | 細部を保ったまま文脈も捉えられ、境界がくっきり出る。 |
| 注意点 | 計算量が大きい。エッジ端末では軽量版の利用を検討する。 |
DeepLabの主要技術
DeepLabシリーズの核心技術はAtrous Convolution（空洞畳み込み）です。通常の畳み込みフィルタに「穴」を開けることで、パラメータ数を増やさずに受容野を拡大できます。DeepLabv2ではASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）を導入し、異なるレートのAtrous Convolutionを並列適用して多スケールの文脈情報を取得します。DeepLabv3ではASPPをさらに改良し、グローバル平均プーリングも統合しました。DeepLabv3+ではエンコーダ・デコーダ構造を採用し、セグメンテーション境界の精度を大幅に向上させています。
1通常の畳み込み広く見るには縮小が必要
▶
2間隔を空けるAtrous畳み込み
▶
3解像度を保つ縮めずに広範囲を見る
▶
4複数の間隔で並列大小の文脈を同時取得
▶
5境界が鮮明に精密な領域分割
DeepLabの応用と意義
DeepLabは自動運転のシーン理解、医療画像のセグメンテーション、衛星画像解析、AR/VRの背景分離など、高精度なセグメンテーションが求められる場面で広く利用されています。CRF（Conditional Random Field）による後処理でセグメンテーション境界を洗練させる手法も特徴的です。DeepLabの設計思想は後続の多くのセグメンテーションモデルに影響を与えました。