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Mask R-CNN
Mask R-CNNは、物体検出とセグメンテーションを同時に行うことができる画期的なモデルです。このモデルは、Faster R-CNNをベースにしており、物体の位置を特定するだけでなく、その物体の領域をピクセル単位で分割することができます。
マルチタスク学習の応用
Mask R-CNNは、マルチタスク学習の一種であると言えます。マルチタスク学習とは、複数のタスクを1つのモデルで対応することを指します。例えば、Faster R-CNNやYOLOなどの物体検出モデルは、物体のクラス識別と位置検出を同時に行います。Mask R-CNNは、これに加えてセグメンテーションも行うため、より高度なマルチタスクモデルと言えるでしょう。
インスタンスセグメンテーション
Mask R-CNNが行うセグメンテーションは、インスタンスセグメンテーションと呼ばれます。これは、物体検出した領域ごとにセグメンテーションを行うことを意味します。つまり、画像内の個々の物体を識別し、その領域を正確に分割することができるのです。
Mask R-CNNの応用分野
Mask R-CNNは、様々な分野で応用されています。例えば、自動運転車における歩行者や車両の検出、医療画像における腫瘍の検出と分割、工場でのアセンブリラインにおける部品の検査など、幅広い分野で活用されています。このモデルの高い精度と柔軟性により、今後さらに多くの分野での応用が期待されています。
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参考書籍
①教科書として使用する書籍
体系的に知識を整理することができます。
まずは、この１冊を読んでG検定の学習を進めましょう。
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②問題集として使用する書籍
ある程度学習が進んだら、本番を意識して問題集に取り組みましょう。
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