セマンティックセグメンテーション

意味・定義

画像内の各ピクセルをクラス（カテゴリ）に分類する画像認識技術。

解説

セマンティックセグメンテーションは、画像の各ピクセルがどのクラスに属するかを判定する技術です。画像を意味のある領域に分割します。 物体検出が矩形で物体を囲むのに対し、セマンティックセグメンテーションは物体の正確な形状を抽出します。例えば、道路の画像で、「道路」「歩道」「車」「空」「建物」などの領域をピクセル単位で識別します。 代表的なアルゴリズムには、U-Net、DeepLab、Mask R-CNNなどがあります。U-Netは医療画像のセグメンテーションで広く使われています。DeepLabは、境界を正確に抽出できます。 セマンティックセグメンテーションは、自動運転、医療画像診断、衛星画像解析、拡張現実（AR）など、正確な領域識別が必要な分野で使われています。

使い方・例文

• "自動運転では、セマンティックセグメンテーションがカメラ映像から道路、歩道、車線、歩行者、車両を正確に識別します。各領域の形状と位置を把握することで、安全な運転判断を行います。 医療では、MRI画像から脳腫瘍の領域を正確に抽出します。腫瘍の大きさや形状を測定し、治療計画の立案や経過観察に役立てます。また、衛星画像では、森林、農地、都市、水域などを識別し、土地利用の変化を監視します。"

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