分類は画像全体にラベルを付けますが、セグメンテーションは各ピクセルにラベルを付けます。セグメンテーションでは、画像を複数の領域に分割し、各ピクセルを道路、歩行者、空、腫瘍などのクラスに割り当てます。これは、医療画像処理、自動運転、衛星画像解析において不可欠です。

重要な3つのバリエーションがあります。セマンティックセグメンテーションは、各ピクセルをカテゴリ別にラベル付けします。インスタンスセグメンテーションは、カテゴリ内の個々のオブジェクトを区別します。パノプティックセグメンテーションは、この両方を組み合わせ、すべてのピクセルにラベルを付け、インスタンスを分離します。

一般的なセグメンテーションアーキテクチャ

• 生体医用画像のためのU-Net
• インスタンスセグメンテーションのためのマスクR-CNN
• セマンティックセグメンテーションのためのDeepLab
• セグメント 汎用マスクに関するあらゆるもの

アノテーションはコストがかかる。データセット内のすべてのピクセルにラベルを付けるには、バウンディングボックスを描画するよりもはるかに時間がかかる。弱い監視と対話型ツールは役立つが、高品質なセグメンテーションデータは、新しい分野への応用において依然としてボトルネックとなっている。