セマンティックセグメンテーションとは
セマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）とは、画像の各ピクセルに対してクラスラベルを付与する技術です。画像全体をピクセル単位で「空」「道路」「建物」「人」などのカテゴリに分類し、画像の意味的な領域分割を実現します。物体の大まかな位置を示すバウンディングボックスよりも、はるかに精密な認識が可能です。
| ひとことで言うと | 画像の全ピクセルを「道路」「人」などのカテゴリに塗り分ける技術。 |
|---|---|
| どこで使う | 自動運転の走行可能領域の判定、衛星画像の土地分類、医療画像の病変範囲。 |
| 注意点 | 同じカテゴリの物体は区別しない。1人ずつ分けたいならインスタンス分割。 |
主なアーキテクチャ
セマンティックセグメンテーションの代表的なモデルとしては、FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net、DeepLabシリーズ、SegNetなどがあります。これらのモデルは、エンコーダ・デコーダ構造を採用し、画像から特徴を抽出した後に元の解像度まで復元することで、ピクセル単位の予測を行います。特にDeepLabはAtrous Convolution（Dilated Convolution）を活用し、受容野を広げることで高精度なセグメンテーションを実現しています。
1画像を入力元の解像度
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2縮小して意味抽出何が写っているか
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3拡大して復元元の解像度に戻す
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4画素ごとに分類全ピクセルにラベル
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5塗り分けた図領域が色分けされる
応用と課題
セマンティックセグメンテーションは自動運転における路面や車線の認識、医療画像における臓器や病変の領域分割、ロボットの環境理解、衛星画像解析などに広く利用されています。ただし、同じクラスの複数の物体を区別できないという限界があり、この課題を解決するためにインスタンスセグメンテーションやパノプティックセグメンテーションが開発されました。