画像分割は、コンピュータビジョンにおける基本的な技術であり、画像を異なるセグメントまたは領域に分割し、それぞれが画像の特定の部分を表す。このプロセスにより、機械は物体検出のような作業よりも正確に画像内の要素を理解することができる。
画像のセグメンテーションは、詳細な画像解析を必要とするアプリケーションにとって極めて重要である。画像にどのような物体が写っているかを示す画像分類とは異なり、セグメンテーションでは、物体がどこに写っているかをピクセル単位で特定する。この精度は、物体の形状や境界を理解することが重要な場面で特に役立つ。
意味的セグメンテーション：画像内の各ピクセルにクラスラベルを割り当て、同じオブジェクトカテゴリを表すすべてのピクセルが同じラベルを共有するようにします。セマンティックセグメンテーションの詳細はこちら
インスタンスの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似ていますが、同じクラスの異なるインスタンスを区別します。インスタンスセグメンテーションの詳細を見る。
パノプ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インスタンスセグメンテーションの組み合わせで、ピクセルレベルの分類と個々のオブジェクト検出の両方を提供する。パノプティックセグメンテーションをご覧ください。
ヘルスケア画像セグメンテーションは、解剖学的構造を明確にし、腫瘍などの異常を特定するために、MRIやCTスキャンなどの医療画像診断で広く使用されている。このアプリケーションは、精度とスピードの両方を向上させることで、診断に革命をもたらします。AIヘルスケアソリューションのアプリケーションをご覧ください。
自律走行：自動運転車では、セグメンテーションが道路の車線、車両、歩行者、その他の障害物を識別し、リアルタイムの意思決定を可能にします。自動運転のためのAIでその影響について学びましょう。
バウンディングボックス：セグメンテーションと並行して使用されることが多い。バウンディングボックスとは異なり、セグメンテーションはオブジェクトの形状についてより詳細な情報を提供する。バウンディングボックスの概念を探る。
ディープラーニングモデル：畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のような技術は、セグメンテーションタスクを効率的かつ効果的に実行する上で極めて重要である。
Ultralytics YOLO:このモデルはリアルタイムの物体検出で有名で、セグメンテーションタスクを統合する機能を持ち、高速で正確なセグメンテーションモデルを提供します。詳細はこちら Ultralytics YOLO.
OpenCV: 画像セグメンテーション機能をサポートするオープンソースのコンピュータビジョンライブラリ。OpenCVの機能については、こちらをご覧ください。
TensorFlow およびPyTorch: セグメンテーションタスクに使用される様々なディープラーニングモデルをサポートする、一般的な機械学習フレームワーク。これら TensorFlowそして PyTorch.
Ultralytics は、Ultralytics HUBのようなプラットフォームを通じて画像セグメンテーション機能を統合し、ユーザーが大規模なコーディングを行うことなくモデルをトレーニングし、展開できるようにした。この機能強化は様々な分野をサポートし、業務効率と意思決定プロセスを改善します。Ultralytics HUBで、これをどのように活用できるかをご覧ください。
画像セグメンテーションは、AIシステムが複雑な視覚情報を正確に解釈する能力を高める。その応用分野は、自律走行車から精密農業まで多岐にわたり、詳細な画像分析を通じてイノベーションを促進する。さらに詳しく知りたい方は、農業AIへの応用をご覧ください。
