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*概要 [#fa544d97]
- 画像内の各画素に対して、クラス分類を行うタスク
- 同一クラスの物体が複数個存在する場合に、物体を区別せずに検出するものを Semantic Segmentation 、物体ごとに検出するものを Instance Segmentation と呼ぶ
- Segmentationタスクは、Semantic Segmentation、Instance Segmentation、Panoptic Segmentation の3種類に分類される
-- Semantic Segmentation は、すべての画素のクラスを推定する。同一クラスの物体が画面内に複数個存在する場合でも物体を区別せずに検出する。
-- Instance Segmentation は、物体として認識された画素の物体番号を推定する。同一クラスの物体が画面内に複数個存在する場合、物体毎に検出する。
-- Panoptic Segmentation は画素毎にクラスと物体番号を推定する。可算/不可算に関わらず、検出できる。
*手法 [#id455eab]
** Semantic Segmentation [#g5556519]
|手法|初出|h
|||c
|U-Net|2015|
** Instance Segmentation [#ifa302b7]
|手法|初出|h
|Mask-RCNN|2017|
|SOLOv2|2020|
|YOLOv8|2023|
*Link [#nea6499d]
-[[U-Net：セグメンテーションに特化したネットワーク>https://lp-tech.net/articles/hzfn7]]
