MaskR-CNNとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

MaskR-CNNとは

MaskR-CNNは、物体検出と領域分割を同時に行うことができるディープラーニングアーキテクチャです。従来の物体検出モデルであるFaster R-CNNを拡張したもので、物体の位置とクラスに加えて、ピクセル単位でのマスクも出力します。

MaskR-CNNは、バックボーンネットワーク、Region Proposal Network(RPN)、RoIAlign、およびマスクブランチから構成されています。バックボーンネットワークは、画像から特徴マップを抽出し、RPNは特徴マップ上で物体の候補領域を生成します。

RoIAlignは、候補領域の特徴マップを固定サイズに変換する手法で、ピクセル単位の位置合わせを行うことで、より正確なマスク生成を可能にしています。マスクブランチは、RoIAlignで得られた特徴マップからピクセル単位のマスクを生成します。

MaskR-CNNは、物体検出とセグメンテーションのタスクで高い性能を示し、様々な応用分野で利用されています。例えば、自動運転における歩行者や車両の検出、医療画像分析での腫瘍の検出と領域分割などに用いられています。

MaskR-CNNの学習には、物体の位置、クラス、およびマスクのアノテーションが必要です。学習の際は、マルチタスク損失関数を用いて、物体検出とマスク生成のタスクを同時に最適化します。これにより、効率的かつ高精度な物体検出と領域分割が可能になります。

MaskR-CNNのアーキテクチャと構成要素

MaskR-CNNのアーキテクチャと構成要素に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

バックボーンネットワークとRegion Proposal Network(RPN)
RoIAlignによる候補領域の特徴抽出
マスクブランチによるピクセル単位のマスク生成

バックボーンネットワークとRegion Proposal Network(RPN)

MaskR-CNNのバックボーンネットワークは、一般的にResNetやVGGなどの事前学習済みのCNNが使用されます。バックボーンネットワークは、入力画像から階層的な特徴マップを抽出する役割を担っています。

RPNは、バックボーンネットワークによって抽出された特徴マップを入力とし、物体の候補領域を生成します。RPNは、アンカーボックスと呼ばれる複数のサイズとアスペクト比を持つ矩形領域を特徴マップ上にスライドさせ、各アンカーボックスに対して物体の存在確率とバウンディングボックスの補正値を出力します。

RPNの出力は、物体の候補領域とそれに対応するスコアであり、これらは後段のRoIAlignと物体検出ブランチで使用されます。RPNの学習には、物体の有無とバウンディングボックスの位置に関する損失関数が用いられます。

RoIAlignによる候補領域の特徴抽出

RoIAlignは、RPNによって生成された物体の候補領域に対して、特徴マップから固定サイズの特徴ベクトルを抽出する手法です。RoIAlignは、RoIPoolingの欠点であるピクセル位置のずれを解消し、より正確な特徴抽出を可能にしています。

RoIAlignは、候補領域を特徴マップ上に投影し、その領域を均等にグリッド分割します。各グリッドセルに対して、双線形補間を用いて特徴値を計算し、最終的にグリッドセルの特徴値を集約することで、固定サイズの特徴ベクトルを得ます。

RoIAlignによって抽出された特徴ベクトルは、物体検出ブランチとマスクブランチに入力され、それぞれの出力を生成するために使用されます。RoIAlignは、ピクセル単位の位置合わせを行うことで、マスク生成の精度を向上させる上で重要な役割を果たしています。

マスクブランチによるピクセル単位のマスク生成

マスクブランチは、RoIAlignによって抽出された特徴ベクトルを入力とし、ピクセル単位のマスクを生成します。マスクブランチは、通常、全結合層とアップサンプリング層から構成されており、特徴ベクトルからマスクを生成するために使用されます。

マスクブランチは、各クラスに対して独立したマスクを生成します。つまり、物体検出ブランチによって予測されたクラスの数だけマスクが生成されます。生成されたマスクは、バイナリマスクであり、物体の領域を1、背景を0で表現します。

マスクブランチの学習には、ピクセル単位の二値交差エントロピー損失関数が用いられます。この損失関数は、生成されたマスクと正解のマスクの間の誤差を最小化するように設計されています。マスクブランチの学習は、物体検出ブランチと並行して行われ、マルチタスク損失関数によって最適化されます。

MaskR-CNNの学習と損失関数

MaskR-CNNの学習と損失関数に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

マルチタスク損失関数による学習
RPNの損失関数
マスクブランチの損失関数

マルチタスク損失関数による学習

MaskR-CNNは、物体検出とマスク生成のタスクを同時に学習するマルチタスクモデルです。このため、学習の際には、それぞれのタスクに対応する損失関数を組み合わせたマルチタスク損失関数が使用されます。

マルチタスク損失関数は、RPN、物体検出ブランチ、マスクブランチの損失関数の重み付け和として定義されます。各損失関数の重みは、ハイパーパラメータとして設定され、タスク間のバランスを調整するために使用されます。

MaskR-CNNの学習は、大量のアノテーション付き画像データを用いて行われます。アノテーションには、物体の位置、クラス、およびピクセル単位のマスクが含まれています。学習の際には、入力画像に対してモデルを適用し、予測結果と正解アノテーションの間の損失を計算し、勾配降下法によってモデルのパラメータを更新します。

RPNの損失関数

RPNの損失関数は、物体の存在確率とバウンディングボックスの補正値に関する損失の和として定義されます。物体の存在確率に関する損失は、二値交差エントロピー損失関数を用いて計算されます。

バウンディングボックスの補正値に関する損失は、実際のバウンディングボックスと予測されたバウンディングボックスの間の誤差を最小化するために、スムーズL1損失関数が使用されます。スムーズL1損失関数は、小さな誤差に対してはL2損失関数、大きな誤差に対してはL1損失関数に近い振る舞いをします。

RPNの損失関数は、物体の候補領域を生成するために重要な役割を果たします。この損失関数を最小化することで、RPNは物体の存在する領域を正確に予測し、バウンディングボックスの位置を適切に調整することができます。

マスクブランチの損失関数

マスクブランチの損失関数は、生成されたマスクと正解のマスクの間の誤差を最小化するために、ピクセル単位の二値交差エントロピー損失関数が使用されます。この損失関数は、各ピクセルが物体に属するか背景に属するかを予測する二値分類問題として扱います。

マスクブランチの損失関数は、物体検出ブランチによって予測されたクラスごとに計算されます。つまり、各クラスに対して独立したマスクの損失が計算され、それらの平均値がマスクブランチの最終的な損失となります。

マスクブランチの損失関数を最小化することで、MaskR-CNNはピクセル単位で正確なマスクを生成することができます。この損失関数は、物体の形状やサイズに関わらず、柔軟にマスクを生成することを可能にします。

MaskR-CNNの応用分野と発展

MaskR-CNNの応用分野と発展に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

自動運転や医療画像分析におけるMaskR-CNNの活用
MaskR-CNNを拡張した派生モデル
MaskR-CNNの今後の発展と課題

自動運転や医療画像分析におけるMaskR-CNNの活用

MaskR-CNNは、自動運転や医療画像分析など、様々な応用分野で活用されています。自動運転では、道路上の歩行者、車両、標識などの物体を検出し、セグメンテーションすることが重要です。MaskR-CNNは、これらの物体を高精度で検出し、ピクセル単位で領域分割することができるため、自動運転システムの性能向上に貢献しています。

医療画像分析の分野では、MaskR-CNNは腫瘍や臓器などの領域を自動的に検出し、セグメンテーションするために使用されます。医療画像は、高解像度で複雑な構造を持つため、正確な領域分割が求められます。MaskR-CNNは、ピクセル単位のマスク生成により、医療画像内の関心領域を高精度で分割することができます。

これらの応用分野では、MaskR-CNNを用いることで、専門家の作業負担を軽減し、診断の効率化や自動化を促進することができます。また、MaskR-CNNは、学習データの追加や fine-tuning によって、特定のドメインに適応させることができるため、様々な応用分野で柔軟に活用されています。

MaskR-CNNを拡張した派生モデル

MaskR-CNNをベースに、様々な派生モデルが提案されています。これらの派生モデルは、MaskR-CNNのアーキテクチャを拡張し、特定のタスクや問題設定に特化した性能の向上を目指しています。

例えば、Mask Scoring R-CNN は、マスクブランチに追加のスコアリングモジュールを導入することで、生成されたマスクの品質を評価し、より正確なマスクを選択することができます。また、Cascade Mask R-CNN は、複数のステージを持つ検出器を用いることで、徐々に精度の高いマスクを生成する手法です。

他にも、PointRend は、マスクブランチにポイントベースの細かい詳細を追加することで、マスクの品質を向上させています。これらの派生モデルは、MaskR-CNNの基本アーキテクチャを拡張することで、特定のタスクや問題設定に適した性能の向上を達成しています。