オブジェクト検出とセマンティック セグメンテーションは、コンピューター ビジョンの分野における 2 つの重要なタスクです。画像認識、高度道路交通、医療画像解析などの分野で幅広い応用が可能です。
1. 物体検出
オブジェクト検出は、画像内の対象オブジェクトの位置とサイズを正確に検出することを目的としたコンピューター ビジョン タスクです。オブジェクト検出は、単一クラスのオブジェクト検出とマルチクラスのオブジェクト検出の 2 つのタイプに分類できます。単一カテゴリのオブジェクト検出は主に、顔、車両などの単一オブジェクトの検出に使用され、マルチカテゴリのオブジェクト検出は、交通標識、動物などの複数のオブジェクトの検出に使用されます。オブジェクト検出の主なステップには、オブジェクト領域抽出、特徴抽出、オブジェクト分類、位置回帰が含まれます。
原理
物体検出の主な原理は、特徴抽出とターゲット分類を通じてターゲット検出を実現することです。一般的に使用される特徴抽出方法には、HOG (方向性勾配ヒストグラム) や CNN (畳み込みニューラル ネットワーク) などがあります。ターゲット分類とは、特徴を分類し、ターゲットが存在するかどうかを判断することを指します。位置回帰とは、ターゲットの正確な位置を取得するために、ターゲット領域の位置と特性を介した回帰を指します。
アルゴリズム
一般的な物体検出アルゴリズムには、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD などが含まれます。その中でも、R-CNN とそのバリアント アルゴリズムは、候補領域抽出と特徴抽出手法を使用する従来の物体検出アルゴリズムであり、高い精度と安定性を備えています。YOLO と SSD は新しい物体検出アルゴリズムであり、単一順演算方式を使用するため、検出速度が速く、リアルタイム パフォーマンスが高くなります。
応用
物体検出は、インテリジェント交通、セキュリティ監視、医療画像分析などの分野で幅広い用途に使用されます。たとえば、知的交通の分野では、物体検出は車両、歩行者、交通標識などの検出と認識に使用でき、医用画像解析の分野では、物体検出は病変、腫瘍などの検出と診断に使用できます。
2. 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は、画像をピクセル レベルで分類し、画像内の各ピクセルを異なるカテゴリに分類することを目的としたコンピューター ビジョン タスクです。セマンティック セグメンテーションは、領域ベースのセマンティック セグメンテーションとグローバル セマンティック セグメンテーションの 2 つのタイプに分類できます。領域ベースのセマンティック セグメンテーションは画像をいくつかの領域に分割することによるピクセル分類を指しますが、グローバル セマンティック セグメンテーションは画像全体のピクセル分類を指します。
原理
セマンティック セグメンテーションの主な原理は、畳み込みニューラル ネットワークなどの方法を通じて、画像をピクセル レベルで分類することです。一般的に使用されるセマンティック セグメンテーション アルゴリズムには、FCN (フル畳み込みネットワーク)、SegNet、DeepLab などが含まれます。これらのアルゴリズムは畳み込みニューラル ネットワークの構造を改善し、ピクセル レベルの分類と位置回帰を実現できるようにします。
アルゴリズム
一般的なセマンティック セグメンテーション アルゴリズムには、FCN、SegNet、DeepLab などが含まれます。その中でも、FCN は最も初期のセマンティック セグメンテーション アルゴリズムの 1 つであり、完全な畳み込みネットワーク手法を使用して画像をピクセル レベルで分類します。SegNet は、エンコーダ - デコーダ構造に基づくセマンティック セグメンテーション アルゴリズムであり、エンコーダによって出力された特徴マップをデコーダを通じてアップサンプリングして、元の画像と同じサイズのセグメンテーション結果を取得します。DeepLab は、ホール コンボリューションに基づくセマンティック セグメンテーション アルゴリズムであり、コンボリューション カーネルのホール レートを高めることで受容野を拡張し、セグメンテーションの精度を向上させます。
応用
セマンティック セグメンテーションは、自動運転、インテリジェント交通、医療画像分析などの分野で幅広い用途があります。たとえば、自動運転の分野では、セマンティック セグメンテーションを使用して、道路、車線境界線、歩行者などを識別し、対応する決定と制御を行うことができます。また、医用画像解析の分野では、セマンティック セグメンテーションを使用して、病変、脳構造などをセグメント化し、病気の診断と治療計画を実行できます。
3. オブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションの比較
目標
オブジェクト検出の目標は、画像内のターゲット オブジェクトを検出し、その位置とサイズを決定することですが、セマンティック セグメンテーションの目標は、画像内の各ピクセルをさまざまなカテゴリに分類することです。
加工方法
オブジェクト検出は、ターゲット オブジェクトの位置とサイズのみに焦点を当てるローカルな処理方法であり、セマンティック セグメンテーションは、画像全体のピクセル レベルの分類を必要とするグローバルな処理方法です。
アルゴリズムの複雑さ
オブジェクト検出のアルゴリズムの複雑さは、ターゲット オブジェクトの検出と分類のみが必要なため、通常はセマンティック セグメンテーションのアルゴリズムの複雑さよりも低くなりますが、セマンティック セグメンテーションでは画像全体のピクセル レベルの分類が必要であり、アルゴリズムの複雑さはより高くなります。
アプリケーションシナリオ
オブジェクト検出は通常、インテリジェント交通、セキュリティ監視、医療画像分析など、特定のオブジェクトを検出および識別する必要があるシナリオで使用され、セマンティック セグメンテーションは通常、自動運転、インテリジェント交通、医療画像分析など、画像全体の分類とセグメンテーションが必要なシナリオで使用されます。
正確さとスピード
オブジェクト検出の精度は、ターゲット オブジェクトを検出して分類するだけでよいため、通常はセマンティック セグメンテーションよりも高くなりますが、セマンティック セグメンテーションでは画像全体のピクセル レベルの分類が必要であり、分類精度を保証するのがより困難です。ただし、セマンティック セグメンテーションでは、画像に対する前方操作が 1 回だけ必要であるのに対し、オブジェクト検出では対象となる各オブジェクトの検出と分類が必要となるため、通常、セマンティック セグメンテーションはオブジェクト検出より高速です。
要約すると、オブジェクト検出とセマンティック セグメンテーションは、コンピューター ビジョンの分野における 2 つの重要なタスクであり、画像認識、インテリジェント輸送、医療画像分析などの分野で幅広い用途があります。これらにはそれぞれ長所と短所がありますが、相互に補完し統合することで画像認識の精度とリアルタイム性を向上させることができます。