画像セグメンテーション(セマンティックセグメンテーション)手法と応用例

2020年06月24日

画像セグメンテーションとは

画像セグメンテーション(セマンティックセグメンテーション)とは、バウンディングボックスなど矩形領域を切り出すのではなく、画像の各画素がどのカテゴリーに属するかを求める、画像アノテーションの手法です。同じカテゴリーに属する物体が同一ラベルとして扱われます。

※ バウンディングボックス、ポリゴン、ランドマークアノテーションなど、画像アノテーションの種類について詳しくは、こちらの記事も併せてお読みください。画像認識モデルに欠かせない、アノテーションの種類

自動運転、ロボティックス、工業用検査、衛星画像、医療用画像処理など、詳細な領域分割を得るモデル物体認識が必要とされるところが、画像セグメンテーションの応用分野です。

画像セグメンテーション

 

画像セグメンテーションの手法

まずは、既存の画像データにアノテーションを付与します。データ量が多いと、アノテーションに大変手間が掛かってしまうことが多いので、こちらのステップでは高性能なツールを活用したり、アノテーションサービスに外注するなど、ご検討ください。前処理済の画像データセットが準備されましたら、そちらを解析し、次に画像セグメンテーションのネットワークを作成します。画像を画素カテゴリに分類するため、ネットワークに学習させ、他の機械学習プロセスと同様、ネットワークの精度を評価します。

画像セグメンテーションは、完全畳み込みネットワークという、全ての層が畳み込み層であるモデルによって実現されます。画像セグメンテーションの手法について詳しくは、こちらの動画も御覧ください。

 

Lionbridgeの画像セグメンテーションサービス

画像セグメンテーション向けのデータ作成やアノテーションサービスを提供し、AI研究開発を支援しています。世界の各タイムゾーンを渡る、100万人のコントリビューターが自社開発のAIプラットフォームでアノテーション作業を行うので、登大規模なAIプロジェクトも素早く仕上げることができます。お問い合わせ・見積もりはこちらから。

画像アノテーションサービスをお探しでしたら、お気軽にお問い合わせください。 無料でお見積もりいたします。

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