Semantic SegmentationとInstance Segmentationの違いを徹底解説！

Semantic Segmentation と Instance Segmentation の違い

Semantic Segmentation と Instance Segmentation の定義

コンピュータビジョンの分野において、Semantic Segmentation（セマンティックセグメンテーション）とInstance Segmentation（インスタンスセグメンテーション）は、画像内の物体を認識し、分類するための重要な技術です。これらは特に、人工知能（AI）や機械学習（ML）を利用した画像解析において広く用いられています。

Semantic Segmentationの詳細

Semantic Segmentationは、画像内の各ピクセルに対してラベルを付け、物体の種類を識別します。たとえば、画像に猫と犬がいる場合、猫のピクセルは「猫」というラベル、犬のピクセルは「犬」というラベルが付けられます。この技術は、物体の形状を理解するのに非常に便利です。特に、自動運転車や医療画像解析などの分野で利用されています。

具体例

例えば、道路の画像を考えてみましょう。Semantic Segmentationを用いると、道路、歩道、車、信号機などの各部分を異なるラベルで識別し、道路全体の構造を理解できるようにします。

Instance Segmentationの詳細

一方、Instance Segmentationは、Semantic Segmentationに加えて、同じ種類の物体の中でそれぞれの個体を区別する技術です。つまり、同じクラスに属する物体でも、異なる個体に対して異なるラベルを付けることができます。

具体例

上記の例を続けると、もし画像に3匹の猫がいる場合、Semantic Segmentationではそれらの猫を同じラベルで塗りつぶしますが、Instance Segmentationでは、1匹目の猫には「猫1」、2匹目の猫には「猫2」、3匹目の猫には「猫3」というように、それぞれ異なるラベルを付けます。これにより、同じ種類の物体の中でも個体を識別できます。

二つの技術の違い

Semantic SegmentationとInstance Segmentationの主な違いは、物体の識別方法にあります。Semantic Segmentationは物体の種類を基に分類しますが、Instance Segmentationは個体を区別するため、より詳細な情報を提供します。

応用分野

これらの技術は、画像分析やロボティクス、自動運転、医療診断など、さまざまな分野で利用されています。特に、Instance Segmentationは、複雑なシーンでの物体認識が必要とされる場合に特に重要です。

まとめ

Semantic SegmentationとInstance Segmentationは、どちらも画像内の物体を認識するための強力な手法です。Semantic Segmentationは物体の種類を識別し、Instance Segmentationは同じ種類の物体の個体を区別します。これにより、それぞれの技術は特定のニーズに応じて使い分けられています。技術の進歩により、今後もますます多くの分野で活用されることが期待されます。