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公開：2025-04-13

インスタンスセグメンテーションとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

インスタンスセグメンテーションとは

インスタンスセグメンテーションは画像内の個々のオブジェクトを識別して分離する高度な画像認識技術です。従来のセマンティックセグメンテーションがクラスレベルで画像をピクセル単位に分類するのに対し、インスタンスセグメンテーションは同じクラスに属する複数のオブジェクトを個別に識別できます。例えば「人」というクラスに対して、画像内の各人物を別々のインスタンスとして検出し、それぞれに固有のマスクを生成していきましょう。

この技術は2015年頃から急速に発展し、Mask R-CNNやYOLACTなどの手法が登場したことで精度と処理速度が大幅に向上しました。現在のインスタンスセグメンテーションモデルは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーアーキテクチャを基盤として、オブジェクト検出とピクセルレベルのセグメンテーションを同時に行うことができます。これによって自動運転や医療画像診断など、高い識別精度が求められる分野での応用が進んでいます。

インスタンスセグメンテーションの主な評価指標にはMean Average Precision（mAP）や平均IoU（Intersection over Union）があり、モデルの性能を定量的に測ることが可能になっています。近年ではSegment Anythingモデル（SAM）のような基盤モデルの登場により、少ないラベル付きデータでも高精度のセグメンテーションが実現できるようになりました。このように、インスタンスセグメンテーションは画像認識技術の発展において中心的な役割を果たしています。

インスタンスセグメンテーションの応用領域と技術発展

「インスタンスセグメンテーションの応用領域と技術発展」に関して、以下を解説していきます。

• インスタンスセグメンテーションの産業応用例
• 最新アルゴリズムと精度向上の取り組み

インスタンスセグメンテーションの産業応用例

インスタンスセグメンテーションは自動運転技術において歩行者や車両、道路標識などを個別に認識し、リアルタイムでの安全な走行判断に貢献しています。特に複雑な都市環境では、同一クラスの物体（例：複数の歩行者）を個別に追跡することが事故防止に不可欠であり、Waymoやテスラなどの自動運転システムでは高精度のインスタンスセグメンテーションが実装されています。医療分野では腫瘍の検出や臓器のセグメンテーションなど、診断支援や手術計画に活用されることによって、より正確な治療が可能になっています。

製造業では生産ラインの品質管理や欠陥検査にインスタンスセグメンテーションが導入されており、微細な製品不良を高速かつ高精度で検出できるようになりました。小売業においては商品の自動認識や在庫管理、無人店舗での購買行動分析などに応用されており、業務効率化とカスタマーエクスペリエンスの向上に寄与しています。農業分野でも作物の生育状況モニタリングや収穫ロボットの視覚システムとして活用されることによって、精密農業の実現に大きく貢献していきましょう。

最新アルゴリズムと精度向上の取り組み

インスタンスセグメンテーションの分野ではMask R-CNNを基盤としつつも、より効率的なアーキテクチャが次々と開発されています。Mask2Formerは従来の2段階アプローチ（検出後セグメンテーション）を統合した単一パイプラインアプローチによって、計算効率と精度の両方を向上させることに成功しました。SOLOv2やYOLACTなどのシングルステージアルゴリズムは処理速度を大幅に向上させ、リアルタイム応用を可能にしています。特に近年注目されているTransformerベースのモデルは長距離依存関係の学習に優れており、複雑なシーンでの精度向上に貢献しています。

データ拡張と弱教師あり学習の手法も精度向上に大きく貢献しています。少量のアノテーションデータから効率的に学習するために、自己教師あり学習やデータ拡張技術が活用されることによって、コストと時間の削減が実現できるようになりました。また、Meta AIのSegment Anythingモデル（SAM）のような基盤モデルは、事前学習によって獲得した汎用的なセグメンテーション能力を様々なタスクに転用できるため、業界にパラダイムシフトをもたらしています。今後はマルチモーダル情報（テキスト、点群データなど）を統合したインスタンスセグメンテーションが発展し、より高度な認識能力を実現するでしょう。

参考サイト

1. Meta. https://about.meta.com/ja/

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