ディープラーニングの画像認識タスクにおいて、セグメンテーションは非常に重要な技術です。今回は、よく混同されがちな「セマンティックセグメンテーション」と「インスタンスセグメンテーション」の違いについて、実際の処理結果を示しながら解説 ...

機械学習におけるImage Segmentationとは画像をいくつかの領域に「分割」するタスクを指しています。Image Segmentationでは、画像を構成する一つ一つのピクセルに対してクラス分類を行います。そして分類されたクラスに割り当てられたピクセル値を表示すること ...

東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻博士課程 ディープラーニング（深層学習）研究では国内トップレベルの東京大学・松尾研究室のメンバーが開催する最新論文の輪読会から、話題の論文を紹介する本連載。今回は、それぞれの物体を区別しつつ ...

混合ガウス分布にギブスサンプリングを用いて画像のセグメンテーションを行う。 Λの事前分布のハイパーパラメータW = I * param I：D x Dの単位行列 param：ハイパーパラメータ paramの値によってセグメンテーションの結果が変化する。今回は、param = 3.0以上で ...

物体検出モデルである Faster R-CNN をインスタンスセグメンテーション用に拡張したモデルで、当時の SOTA を達成。現在、セグメンテーションモデルのベースラインとして広く採用されている。 2. 先行研究と比べてどこがすごいの？ インスタンス ...

前回、画像の領域分割(Image Segmentation)、Semantic Image Segmentationとは何かを説明しました。今回からは、もう少し詳しく説明していきたいと思います。 領域分割技術 領域分割の技術を大別すると、3つに分けることができます(著者注:この分類は一例です)。