Fully Convolutional Network

近ごろ、画像を判別する技術は大きく進歩しました。特に、深層学習という方法を使った畳み込みニューラルネットワーク（略してCNN）は、画像の種類を分けたり、画像の中の物を見つけたりする作業で素晴らしい成果をあげています。しかし、これらの方法は、画像全体を見て大まかな内容を掴むことに長けていましたが、画像の細かい部分、つまり一つ一つの点の色が何を表しているかを詳しく理解することは不得意でした。 そこで生まれたのが、全畳み込みネットワーク（略してFCN）という方法です。FCNはCNNの仕組みを改良し、画像の一つ一つの点を細かく分類することで、画像の内容をより深く理解できるようにしました。従来のCNNとは違い、FCNは全部の層が畳み込み層だけでできており、全体をつなぐ層がありません。この工夫のおかげで、どんな大きさの画像でも扱うことができるようになりました。 FCNは、画像の中のどの点がどの物に属しているかを判別する「意味分割」と呼ばれる作業で特に力を発揮します。例えば、自動運転のシステムで、道路や歩行者、信号などを正確に見分けるために使われたり、病院でレントゲン写真などの画像から、腫瘍などの病気の部分を見つけるために使われたりしています。 FCNが登場するまでは、画像を細かい部分まで理解することは難しかったのですが、FCNによって一つ一つの点まで意味を理解できるようになったため、様々な分野で応用が進んでいます。例えば、農業の分野では、FCNを使って作物の種類や生育状況を調べたり、衛星写真から建物の種類や道路の状態を把握したりすることも可能になりました。このように、FCNは画像認識技術を大きく進歩させ、私たちの生活をより豊かにするために役立っています。

近年の画像認識技術の進歩は目覚ましく、特に畳み込みニューラルネットワーク（略して畳み込みニューラル網）はその中心的な役割を担っています。畳み込みニューラル網は、画像の持つ特徴を捉える畳み込み層と、捉えた特徴をより抽象的な情報へと変換するプーリング層を交互に積み重ねる構造を持ち、この構造によって、物体認識や画像分類といった作業において高い性能を示します。 従来の畳み込みニューラル網では、ネットワークの最終層に全結合層と呼ばれる層が用いられていました。この全結合層は、入力画像全体の特徴を一つのベクトルにまとめる働きをするため、画像中の位置に関する情報が失われてしまうという欠点がありました。例えば、猫が画像のどこに写っているかという情報は、全結合層を通すことで分からなくなってしまいます。 この問題を解決するために考案されたのが、全結合層を完全に排除し、畳み込み層のみで構成された「全畳み込みネットワーク」略して全畳み込み網です。全畳み込み網は、画像のそれぞれの小さな区画（画素）に対して、それが何であるかを予測する、言い換えれば画像の各部分にラベルを付ける「意味分割」と呼ばれる作業に特化しています。 全畳み込み網を用いることで、位置情報を保持したまま画像解析を行うことが可能になります。例えば、猫の画像を入力すると、猫の輪郭に沿って「猫」というラベルが付けられます。このように、全畳み込み網は、画像のどの部分が何であるかを詳細に理解するための強力な手法であり、自動運転や医療画像診断など、様々な分野への応用が期待されています。