セマンティック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、画像認識のタスクの一つであり、画像内のすべての画素に対して、それがどのクラス（物体カテゴリ）に属するかを分類する手法です。画像の中の「人」「車」「道路」といった領域を、画素単位で塗り分ける処理を行います。

通常の物体検出が「物体を枠で囲む」のに対し、セグメンテーションは物体の輪郭を厳密に抽出します。背景と物体の境界を明確に区別できるため、自動運転において道路領域を特定したり、医療画像診断において臓器の範囲を特定したりする用途で活用されます。

G検定では、画像認識タスクの種類として問われます。画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションという各タスクが「何を予測するのか」という粒度の違いを明確に理解しておくことが重要です。特に各タスクが得意とする用途の結びつきが試験で問われます。