【G検定｜理解型予想問題】AI倫理・法律・ガバナンス｜生成AIリスクはなぜ混同する？
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【G検定｜理解型予想問題】画像分類・物体検出・セグメンテーションはなぜ混同する？
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画像認識では、画像分類、物体検出、セグメンテーションという似た用語が登場します。いずれも画像の内容を認識する技術ですが、画像全体を分類するのか、物体の位置まで見つけるのか、画素単位で領域を分けるのかによって役割が異なります。
G検定では、用語の定義を暗記するだけでなく、「どのような出力を求めているか」から適切な手法を見分けることが重要です。
この記事では、画像分類、物体検出、セグメンテーションの違いを、全10問の理解型予想問題で整理します。
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画像分類・物体検出・セグメンテーションはなぜ混同する？
画像分類、物体検出、セグメンテーションが混同しやすい理由は、いずれも画像を入力として、画像に何が写っているかを認識する技術だからです。
ただし、3つの技術では、求める出力の細かさが異なります。
画像全体に何が写っているか
→
画像分類
何がどこに写っているか
→
物体検出
どの画素が何に対応するか
→
セグメンテーション
3つの用語は、画像に対してどこまで詳しい情報を出力するかで見分けます。
| 手法 | 主な出力 | 一言でいうと |
|---|---|---|
| 画像分類 | 画像全体のクラス | 画像に何が写っているかを判断する |
| 物体検出 | クラスと位置 | 何がどこにあるかを見つける |
| セグメンテーション | 画素ごとのクラス | 物体や領域の形まで分ける |
G検定ではどう問われる？
G検定では、手法名だけでなく、説明文に含まれる言葉から適切な手法を判断する問題が考えられます。
| 問題文に出てくる表現 | 考えたい手法 |
|---|---|
| 画像全体を犬や猫に分類する | 画像分類 |
| 物体の位置を矩形で囲む | 物体検出 |
| バウンディングボックスを出力する | 物体検出 |
| 画素ごとにクラスを割り当てる | セマンティックセグメンテーション |
| 同じクラスの物体を個体ごとに分ける | インスタンスセグメンテーション |
| YOLO、SSD、Faster R-CNN | 物体検出 |
| FCN、U-Net | セグメンテーション |
問題文に「画像」、「認識」と書かれているだけでは判断できません。
画像全体、位置、矩形、画素、領域、個体といった言葉に注目することが重要です。
問題①
画像分類の説明として、最も適切なものはどれか？
- A. 画像全体がどのクラスに当てはまるかを判断する
- B. 画像内の物体を矩形で囲み、位置を特定する
- C. 画像のすべての画素にクラスを割り当てる
- D. 画像内の同じ種類の物体を個体ごとに分ける
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説
画像分類は、画像全体に対してクラスを割り当てるタスクです。
例えば、入力された画像を「犬」、「猫」、「鳥」などのクラスに分類します。
画像を入力する↓画像全体の特徴を見る↓犬と分類する画像分類では、犬が画像のどこにいるかまでは求めません。
画像に複数の物体が写っていても、基本的には画像全体を対象としてラベルを予測します。
Q
問題②
物体検出の説明として、最も適切なものはどれか？
- A. 画像全体を1つのクラスに分類する
- B. 画像内の物体のクラスと位置を特定する
- C. 画像の明るさを調整する
- D. 画像内のすべての画素を同じクラスに分類する
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
B
解説
物体検出は、画像内に何が写っているかだけでなく、その物体がどこにあるかも特定するタスクです。
一般的には、物体の周囲をバウンディングボックスと呼ばれる矩形で囲みます。
物体の種類を判断する＋物体の位置を特定する＝物体検出例えば、道路の画像に自動車、歩行者、信号機が写っている場合、それぞれのクラスと位置を出力します。
Q
問題③
セグメンテーションの説明として、最も適切なものはどれか？
- A. 画像全体に1つのラベルを付ける
- B. 画像を圧縮して小さくする
- C. 画素ごとにクラスを割り当て、領域を分ける
- D. 画像内の物体を矩形だけで囲む
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
C
解説
セグメンテーションは、画像を構成する画素ごとにクラスを割り当てるタスクです。
例えば、道路の画像を次のように分けます。道路に対応する画素→道路クラス自動車に対応する画素→自動車クラス歩行者に対応する画素→歩行者クラス物体検出では矩形によって大まかな位置を表します。
セグメンテーションでは画素単位で分類するため、物体や領域の形に沿って細かく分けられます。
Q
問題④
犬が写った画像に対して、犬の位置を矩形で囲む必要がある。このとき最も適切な手法はどれか？
- A. 画像分類
- B. 物体検出
- C. 次元削減
- D. クラスタリング
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
B
解説
画像に犬が写っているかどうかを判断するだけであれば、画像分類を使えます。
しかし、この問題では犬の位置を矩形で囲む必要があります。
そのため、物体のクラスと位置を出力する物体検出が適切です。犬が写っていると判断する→画像分類犬がいる位置まで特定する→物体検出
Q
問題⑤
物体検出モデルが一般的に出力する情報の組み合わせとして、最も適切なものはどれか？
- A. 画像のクラスだけ
- B. 物体のクラスとバウンディングボックス
- C. 画素ごとのクラスだけ
- D. 画像の平均値と分散
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
B
解説
物体検出では、主に次の情報を出力します。
物体のクラス＋バウンディングボックス＋信頼度バウンディングボックスは、物体を囲む矩形です。
一般的には、矩形の位置や大きさを座標で表します。
信頼度は、モデルがその予測にどの程度自信を持っているかを表す値です。
Q
問題⑥
セマンティックセグメンテーションの説明として、最も適切なものはどれか？
- A. 同じクラスの物体を必ず個体ごとに区別する
- B. 画像全体に1つのクラスだけを割り当てる
- C. 各画素をクラスに分類するが、同じクラスの個体は区別しない
- D. 物体の位置を矩形だけで表す
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
C
解説
セマンティックセグメンテーションは、画像の各画素を「道路」、「自動車」、「人」、「建物」などのクラスに分類します。
ただし、同じクラスに属する個体は区別しません。
例えば、画像内に3人の歩行者が写っている場合でも、3人をそれぞれ別の個体として分けるのではなく、すべての画素を「人」という同じクラスに分類します。1人目の画素→人クラス2人目の画素→人クラス3人目の画素→人クラス
Q
問題⑦
画像内に複数の自動車があり、自動車ごとに輪郭を分けたい。このとき最も適切な手法はどれか？
- A. 画像分類
- B. セマンティックセグメンテーション
- C. インスタンスセグメンテーション
- D. 主成分分析
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
C
解説
インスタンスセグメンテーションは、画素単位で領域を分けるだけでなく、同じクラスに属する物体を個体ごとに区別します。
例えば、3台の自動車が写っている場合、すべてを同じ自動車クラスとしてまとめるのではなく、1台目、2台目、3台目を別々の領域として出力します。
画素ごとにクラスを分ける→セマンティックセグメンテーション画素ごとに分け、個体も区別する→インスタンスセグメンテーション
Q
問題⑧
画像認識タスクと代表的なモデルの組み合わせとして、最も適切なものはどれか？
- A. YOLO と物体検出
- B. U-Net と文章生成
- C. Faster R-CNN とクラスタリング
- D. SSD と次元削減
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説
画像全体を一度に処理し、物体のクラスと位置を予測します。
物体検出では、ほかに SSD、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN などがあります。タスク 代表的なモデル 画像分類 AlexNet／VGG／ResNet 物体検出 R-CNN／Faster R-CNN／YOLO／SSD セグメンテーション FCN／U-Net／SegNet モデル名だけを暗記するのではなく、どのような出力を行うモデルかと組み合わせて整理することが重要です。
Q
問題⑨
自動運転で、走行可能な道路領域を画素単位で抽出したい。このとき最も適切な手法はどれか？
- A. 画像分類
- B. 物体検出
- C. セグメンテーション
- D. 強化学習だけを使用する
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
C
解説
走行可能な道路領域を画素単位で抽出したい場合は、セグメンテーションが適しています。
物体検出では道路を矩形で囲むことはできますが、道路の曲がり方や境界を正確に表すことは困難です。
セグメンテーションであれば、道路に対応する画素を領域として抽出できます。
画像全体が道路画像か判断する→画像分類自動車や歩行者の位置を見つける→物体検出走行可能な道路領域を分ける→セグメンテーション
Q
問題⑩
画像認識タスクの説明として、最も適切な組み合わせはどれか？
- A. 画像分類は位置を矩形で示し、物体検出は画素単位で領域を分ける
- B. 画像分類は画像全体のクラスを判断し、物体検出はクラスと位置を判断し、セグメンテーションは画素単位で領域を分ける
- C. 画像分類、物体検出、セグメンテーションは、すべて同じ情報を出力する
- D. セグメンテーションは画像全体に1つのラベルを付ける手法である
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
B
解説
画像分類、物体検出、セグメンテーションは、入力が画像である点は共通しています。
異なるのは、どの細かさまで情報を出力するかです。
画像全体→画像分類物体のクラスと位置→物体検出画素ごとの領域→セグメンテーション画像分類から物体検出、セグメンテーションへ進むにつれて、出力する位置情報が細かくなります。
画像全体のラベル→矩形による位置→画素単位の領域
Q
画像分類・物体検出・セグメンテーションの見分け方
3つの用語は、出力の細かさで整理すると見分けやすくなります。
| 手法 | 見る対象 | 見分ける言葉 |
|---|---|---|
| 画像分類 | 画像全体 | クラス／ラベル／画像全体 |
| 物体検出 | 画像内の物体 | 位置／矩形／バウンディングボックス |
| セグメンテーション | 画素ごとの領域 | 画素／ピクセル／領域／マスク |
さらに、セグメンテーションは個体を区別するかどうかで分けます。
同じクラスの個体をまとめる
→
セマンティックセグメンテーション
同じクラスでも個体ごとに分ける
→
インスタンスセグメンテーション
まとめ
画像分類、物体検出、セグメンテーションは、いずれも画像認識で使われる技術です。
画像分類は、画像全体に何が写っているかを判断します。
物体検出は、何が写っているかに加えて、物体がどこにあるかを矩形で示します。
セグメンテーションは、画素ごとにクラスを割り当て、物体や領域の形に沿って分けます。
画像全体にラベル
→
画像分類
クラスと位置
→
物体検出
画素ごとに領域を分類
→
セグメンテーション
G検定の問題では、「画像認識」という共通点だけで判断しないことが重要です。
画像全体を見るのか、位置まで見るのか、画素ごとに分けるのかという出力の違いから判断しましょう。
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画像分類、物体検出、セグメンテーションと関連する技術をあわせて確認したい場合は、以下の記事も参考にしてください。
| おすすめ記事 | 確認できる内容 |
|---|---|
| 画像分類・物体検出・セグメンテーションの違い | 画像全体／バウンディングボックス／画素単位／3つのタスクの違い |
| 物体検出の代表モデル | R-CNN／Fast R-CNN／Faster R-CNN／YOLO／SSD |
| セグメンテーションの代表モデル | FCN／U-Net／SegNet／セマンティックセグメンテーション／インスタンスセグメンテーション |
| CNNの畳み込み・プーリングとは？ | 畳み込み層／プーリング層／特徴マップ／画像の特徴抽出 |
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| ディープラーニングの応用例まとめ | 画像認識／自然言語処理／音声処理／生成AI／応用分野の全体像 |
書いている人
このブログの運営者です。文系出身です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
