画像認識まとめ

概要: 画像分類は、与えられた画像が属するカテゴリーまたはクラスを識別するタスクです。
目的: このタスクの目的は、画像内の主要な内容や対象を理解し、それを特定のカテゴリーに分類することです。例えば、犬、猫、車などのカテゴリーに分類することができます。
応用例: ソーシャルメディアでの画像の自動タグ付け、オンラインショッピングサイトでの商品画像の分類など。

概要: 物体検出は、画像内の物体を特定し、その位置を「バウンディングボックス（四角形の枠）」で囲むタスクです。
目的: このタスクは、画像内の特定の物体を検出し、その物体が画像のどの部分に存在するかを特定することです。
応用例: 監視カメラシステムでの人物や物体の検出、自動運転車での障害物の検出など。

概要: セグメンテーションは、画像を複数のセグメント（部分）に分割し、それぞれのピクセルを特定のカテゴリーに分類するプロセスです。
目的: このタスクは、画像内の各ピクセルが何を表しているかを詳細に理解することを目的としています。これには、物体の境界を正確に識別することが含まれます。
応用例: 医療画像分析での腫瘍などの特定の領域の識別、衛星画像での異なる地形の分類など。