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PSPNet
セグメンテーションタスクの基礎
画像認識技術の進歩に伴い、単に物体を識別するだけでなく、画像内の各ピクセルがどの対象物に属するかを判別する「セグメンテーション」が重要になってきました。セグメンテーションタスクは、画像の各ピクセルに対して識別を行う高度な処理です。主に、画像全体を対象とする「セマンティックセグメンテーション」と、物体検出した特定の領域を対象とする「インスタンスセグメンテーション」の2種類があります。
セマンティックセグメンテーションでは、同じクラスに属する物体をひとまとめにして識別します。例えば、複数の歩行者がいる画像では、個々の歩行者を区別せず、「歩行者」という一つのカテゴリーとして認識します。一方、インスタンスセグメンテーションは、同じクラスの物体であっても個々の物体を分離して識別することができます。これにより、群衆の中の各個人を個別に認識することが可能になります。
さらに、個々の物体を分離しつつ、道路や建物などの背景要素はまとめて認識する「パノプティックセグメンテーション」という手法も登場しています。これらの技術により、画像の詳細な理解と解析が可能になっています。
CNNからFCN、そしてPSPNetへの発展
セマンティックセグメンテーションの実現には、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の技術が大きく貢献しています。従来のCNNは、畳み込み層とプーリング層を繰り返し積層することで、画像の特徴を抽出し、最終的に全結合層で分類を行います。しかし、セグメンテーションタスクでは、画像の各ピクセルに対してクラス識別を行う必要があります。
この課題に対応するため、全結合層を使用せず、畳み込み層のみで構成される「Fully Convolutional Network (FCN)」が開発されました。FCNは、入力画像のサイズに合わせて出力を生成できるため、ピクセル単位の分類が可能になりました。しかし、FCNには解像度の低下という問題がありました。
そこで登場したのが「Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)」です。PSPNetは、FCNの構造を基本としつつ、「Pyramid Pooling Module」という革新的なモジュールを導入しました。このモジュールは、異なる解像度で特徴を捉えることができ、画像全体のコンテキストから細かな局所的特徴まで、マルチスケールで情報を統合します。
PSPNetの特徴
PSPNetのポイントとなるPyramid Pooling Moduleは、エンコーダで得られた特徴マップを異なるサイズでプーリングし、それぞれに対して畳み込み処理を行います。例えば、1×1までプーリングされた特徴マップは画像全体のコンテキストを捉え、より大きなサイズの特徴マップは物体の大きさに応じた特徴を抽出します。これにより、様々なスケールの情報を効果的に統合し、精度の高いセグメンテーションを実現しています。
さらに、セマンティックセグメンテーションの精度向上には、広範囲の情報を効率的に集約することが重要です。この課題に対応するため、PSPNetを含む多くの最新モデルでは、「Dilated convolution」または「Atrous convolution」と呼ばれる特殊な畳み込み手法が採用されています。これらの技術により、受容野を拡大しつつ、計算量の増加を抑えることが可能になりました。
PSPNetの登場以降も、セグメンテーション技術は進化を続けています。例えば、DeepLabシリーズは、Atrous convolutionを基本としつつ、エンコーダ・デコーダ構造や複数解像度の特徴を捉える機構（ASPP: Atrous Spatial Pyramid Pooling）を組み合わせることで、さらなる性能向上を実現しています。
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