【G検定対策】セグメンテーションとは？｜画像を領域ごとに分ける技術を整理

セグメンテーションとは、画像を領域ごとに分ける技術です。

画像認識では、画像分類・物体検出・セグメンテーションが混同されやすいですが、それぞれ見ている範囲が違います。

画像分類は画像全体を見て、物体検出は「どこに何があるか」を見つけます。セグメンテーションでは、さらに一歩進んで「どの部分が何か」まで細かく分けます。

この記事では、セグメンテーションを中心に、物体検出との違いやG検定で問われやすい整理のしかたを解説します。

セグメンテーションとは？

セグメンテーションは、画像の中にあるものをピクセル単位に近い細かさで分類する技術です。

たとえば、道路の画像がある場合、セグメンテーションでは次のように分けます。

大切なのは、ただ「車がある」と判断するだけではないことです。

画像のどの部分が車で、どの部分が道路なのかまで分ける のがセグメンテーションです。

画像分類との違い

画像分類は、画像全体に対してラベルをつける技術です。

たとえば、画像分類では「これは道路の画像」「これは犬の画像」のように、画像全体を判断します。

一方、セグメンテーションでは、画像の中を細かく分けて、

　ここは道路、ここは車、ここは人

のように判断します。

つまり

と整理できます。

物体検出との違い

セグメンテーションは、物体検出とも混同されやすいです。

物体検出は、画像の中の「どこに何があるか」を見つける技術です。多くの場合、物体の位置を枠で示します。

物体検出では、車の位置を四角い枠で囲みます。

セグメンテーションでは、車の形に沿って領域を分けます。

つまり

と整理するとわかりやすくなります。

画像分類・物体検出・セグメンテーションの違い

画像認識の中では、次の3つをセットで整理しておくと混同しにくくなります。

覚え方は、次のように整理できます。

この3つは、画像をどの細かさで見ているかが違います。

セグメンテーションで使われる考え方

セグメンテーションでは、画像を細かく分けて、それぞれの部分に意味をつけます。

ざっくり言うと

　画像を細かく分けて、それぞれの部分が何かを判断する

という流れです。

物体の有無だけでなく、画像内の構造をより細かく理解するために使われます。

セグメンテーションが使われる例

セグメンテーションは、画像の中の領域を細かく分けたい場面で使われます。

たとえば自動運転では、画像の中に人や車があるかだけでなく、道路の部分や歩道の部分も理解する必要があります。

そのため、セグメンテーションは領域を正しく分けたい場面で重要になります。

セマンティックセグメンテーションとは？

セグメンテーションには、いくつかの種類があります。

その中でも、G検定の学習ではまずセマンティックセグメンテーションを押さえておくと理解しやすいです。

セマンティックセグメンテーションは、画像の各領域をカテゴリごとに分ける方法です。

ポイントは、同じ種類のものを同じラベルとして扱うことです。

たとえば、画像の中に車が2台あっても、どちらも「車」として分類します。

カテゴリごとに領域を分けると理解するとわかりやすいです。

インスタンスセグメンテーションとは？

インスタンスセグメンテーションは、同じ種類の物体でも、1つひとつを区別して領域を分ける方法です。

たとえば、画像の中に車が3台ある場合、セマンティックセグメンテーションではすべて「車」として分類します。

一方、インスタンスセグメンテーションでは、

　車A、車B、車C

のように、同じ車でも別々の物体として扱います。

G検定では、細かい実装よりも、

　カテゴリで分けるのか、個別の物体まで分けるのか

を整理しておくとよいです。

パノプティックセグメンテーションとは？

パノプティックセグメンテーションは、セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションを組み合わせたような考え方です。

セマンティックセグメンテーションでは、同じ種類の領域をまとめて分類します。インスタンスセグメンテーションでは、同じ種類の物体でも1つひとつを区別します。

パノプティックセグメンテーションでは、道路や空のような背景領域も分けつつ、車や人のような物体は個別に区別します。

G検定では、細かい手法名を深く覚えるよりも、まずは「カテゴリで分けるのか」「個別の物体まで分けるのか」を整理しておくことが大切です。

CNNとの関係

セグメンテーションでも、CNNは重要な役割を持ちます。

CNNは、画像の特徴を捉えるのが得意なニューラルネットワークです。

画像の線・形・模様・輪郭などの特徴を捉えることで、どの部分が何に当たるのかを判断しやすくなります。

ただし、現在はTransformer系の考え方も画像認識に使われています。

そのため、G検定対策では

　CNNは画像認識で重要だった特徴抽出の技術

として整理しておくとよいです。

画像認識の歴史との関係

画像認識は、画像全体を分類するところから、より細かく画像を理解する方向へ発展してきました。

この流れで見ると、セグメンテーションは画像をより細かく理解する技術だとわかります。

つまり

　画像全体を見るだけでなく、画像の中を細かく理解する方向に進んだ技術

として整理できます。

なぜ混同しやすい？

セグメンテーションが混同しやすい理由は、画像分類や物体検出と同じ画像認識の仲間だからです。

特に、物体検出との違いは重要です。

物体検出は、物体の場所を見つける技術です。

セグメンテーションは、物体や背景の領域を分ける技術です。

位置を見るのか、領域まで分けるのか

ここを意識すると混同しにくくなります。

G検定ではどう問われる？

G検定では、セグメンテーションの細かい実装よりも、画像分類・物体検出との違いが問われやすいです。

選択肢に

• 画像分類
• 物体検出
• セグメンテーション

が並んだら、まず「画像をどの単位で見ているのか」を確認します。

• 全体
• 位置
• 領域

この3つで整理すると、選択肢を判断しやすくなります。

まとめ

セグメンテーションとは、画像を領域ごとに分ける技術です。

画像分類は、画像全体を判断します。

物体検出は、画像の中のどこに何があるかを見つけます。

セグメンテーションは、画像のどの部分が何かまで細かく分けます。

この3つは、次のように整理できます。

G検定では、細かい計算や実装よりも、用語同士の違いを理解しているかが大切です。

この整理で覚えておくと、画像認識の問題で混同しにくくなります。

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セグメンテーションは「領域」を分ける技術ですが、物体検出は「どこに何があるか」を見つける技術です。

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セグメンテーションを理解するには、画像の特徴を捉えるCNNの役割も確認しておくと整理しやすくなります。

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