SegNet

セマンティックセグメンテーションを実現するための深層学習モデルです。画像内のすべての画素に対して、それがどのクラスに属するかを割り当てることを目的とします。

画像の特徴を抽出するエンコーダ部分と、抽出された特徴を元の解像度に復元するデコーダ部分で構成されます。プーリング時に位置情報を記憶し、復元時に利用する工夫により、物体の境界線を正確に描写できるのが特徴です。

自動運転における道路や障害物の検知、医療画像の解析など、精緻な領域分けが求められる場面で活用されます。G検定では、画像処理の応用タスクや、セグメンテーションの手法として問われることがあります。