SegNetとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

SegNetとは

SegNetはセマンティックセグメンテーションを行うために開発された深層学習アーキテクチャの一種です。画像内のピクセルを、それぞれが属するクラスに分類することを目的としています。

SegNetは、エンコーダ-デコーダ構造を採用しており、入力画像をエンコードし、セマンティックラベルマップを出力するデコーダを備えています。これにより、ピクセル単位での正確なセグメンテーションが可能となります。

SegNetの特徴の一つに、プーリングインデックスの保存があります。これにより、エンコーダでダウンサンプリングされた特徴マップを、対応するデコーダ層で効率的にアップサンプリングできます。

また、SegNetは畳み込み層とプーリング層を交互に配置した対称的なアーキテクチャを持っています。これにより、エンコーダで抽出された特徴を、デコーダで効果的に復元することが可能です。

SegNetは、道路のセグメンテーションや屋内シーンの理解など、様々な応用分野で活用されています。効率的なメモリ使用量と高い精度を実現した、セマンティックセグメンテーションにおける重要なアーキテクチャの一つと言えるでしょう。

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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