Instance Segmentation

写真や動画に映る物事をコンピュータに理解させる技術は、機械学習の中でも特に注目を集める分野です。その中でも、「もの体の検出」と「領域の分割」は重要な技術です。「もの体の検出」とは、写真に写っている様々なものを探し出し、それが何であるかを特定する技術です。例えば、街の風景写真を入力すると、「車」「人」「信号」など、写真に写っているものを認識します。一方、「領域の分割」は、もの体の位置を特定するだけでなく、そのものの形をピクセル単位で正確に切り抜く技術です。例えば、「車」を検出するだけでなく、車の輪郭をピクセル単位で正確に描き出すことができます。 従来、これらの技術は別々の手法で処理されていました。しかし、「マスクR-CNN」という新しい手法が登場したことで、一つの処理で「もの体の検出」と「領域の分割」を同時に行うことが可能になりました。マスクR-CNNは、まず写真に写っている可能性のある全てのものを探し出し、次にそれぞれのものが何であるかを判断します。それと同時に、それぞれのものの形をピクセル単位で正確に切り抜きます。この手法は、従来の方法に比べて処理の効率が良く、しかも精度の高い結果が得られます。 この技術は、様々な分野で応用されています。例えば、自動運転では、周囲の状況を正確に把握するために、車や歩行者、信号などを検出し、その位置や形を正確に把握する必要があります。医療画像診断では、臓器や腫瘍などの位置や形を正確に把握することで、より正確な診断が可能になります。また、ロボット制御の分野でも、周囲の物体を認識し、その位置や形を把握することは非常に重要です。このように、マスクR-CNNをはじめとする「もの体の検出」と「領域の分割」の技術は、私たちの生活をより便利で安全なものにするために、様々な分野で活躍が期待されています。