インスタンス・セグメンテーションとは、画像内の各個別のオブジェクトを識別して区切るコンピュータ・ビジョンのタスクのことで、本質的には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を組み合わせたものである。これにより、クラスによって異なるオブジェクトを認識するだけでなく、同じクラスであっても別のエンティティとして認識することができる。ピクセルをクラスに分類するだけのセマンティック・セグメンテーションとは異なり、インスタンス・セグメンテーションでは、これらのクラスのインスタンスを区別する。
インスタンスセグメンテーションは、シーン内の個々のオブジェクトを理解する必要があるシナリオにおいて極めて重要である。インスタンスセグメンテーションは、オブジェクトに関する詳細な洞察を提供する能力を持つため、自律走行車、ヘルスケア、農業などの分野で広く使用されている。自律走行車では、インスタンスセグメンテーションは、他の車両、歩行者、障害物を識別・分類することで、安全なナビゲーションに貢献し、自動運転のAIを探索する。ヘルスケアでは、放射線医学（AIと放射線医学）における腫瘍の特定など、医療画像解析を支援する。
自動運転車の開発において、インスタンス分割は、他の車、自転車、歩行者など、道路上の物体を検出し、区別するのに役立つ。このような詳細な認識は、リアルタイムの意思決定や経路計画の基礎となり、安全性と効率性の両方を向上させる。
インスタンス・セグメンテーションは、医療画像において重なり合う生体構造を区別するために採用される。画像内の個々の腫瘍を識別することで、正確な治療計画とモニタリングを可能にするなど、複雑な診断タスクで特に有用である（医療におけるビジョンAI）。
のような高度なモデルは Ultralytics YOLOv8のような高度なモデルは、インスタンスのセグメンテーションに最適化された手法を提供する。これらのモデルは、COCOのような大規模データセットで訓練されたディープラーニングアーキテクチャを利用しており、精度と効率を大幅に向上させている。Ultralytics HUBのようなツールは、最小限のコーディング経験しかないユーザーでも、これらのモデルの展開とトレーニングを容易にします。
インスタンス・セグメンテーションをより深く掘り下げることに興味がある人にとって、さまざまなデータセットやアーキテクチャを調べることは有益である。外部のプラットフォームからのリソースは、最先端のテクニックやアプリケーションに関する包括的な洞察を提供してくれることが多い。
インスタンス・セグメンテーションは、継続的な研究開発により、その適用性と精度が向上し続け、最新のAI駆動型コンピュータ・ビジョン・ソリューションに不可欠な要素となっている。
