DeepLab

DeepLabは、画像内のピクセルごとにカテゴリを分類するセマンティックセグメンテーションのためのモデルです。物体が画像内のどこに存在するかを正確に特定するために、CNNの構造を工夫しています。

大きな特徴としてアトラス畳み込み（Atrous Convolution）を採用しています。これにより、解像度を低下させることなく広い視野で特徴を捉えることができ、物体の詳細な境界線まで高精度に抽出することが可能です。

G検定では、画像認識のタスク分類において、セマンティックセグメンテーションの代表モデルとして扱われます。物体検出（物体を枠で囲む）とセグメンテーション（領域を塗る）の違いを理解した上で、このモデルが何を行うものかを押さえておくことが重要です。