Semantic Segmentationについて説明します!

皆さん、「AI」という単語を耳にすることが最近増えてきたのではないかと思います。しかし、その仕組みについて知りたいと感じても、「私には難しそう...」と敬遠してしまっている方も多いのではないでしょうか?

ここでは、AIの技術である、Semantic Segmentationについて、説明していきたいと思います!

概要

AIを構成する重要な要素として、ご存知の方もおられると思いますが、「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」というものがあります。

CNNは、ディープラーニングで用いられるネットワークの中で最も有名なもので、画像処理に対してとても有効に利用することができます。

画像の中から、物体の種類をピクセル単位で特定する方法です。

基本的な仕組みは物体検出と同じである。但し、学習の際の教師データを作成する際には、ピクセルごとにラベルを付与する必要があるので、労力がかかります。

よく用いられる場面として、自動運転での環境把握・医療での画像診断があります。

弊社での利用例

以下は弊社での利用例になります。

弊社ではこの技術を応用し、下記のような用途で用いています。 ・連続した部品のパーツ分け ・細微な異常の検知

異常箇所が小さすぎて、物体検出AIでは十分な精度を出すことが難しい異常もSemantic Segmentationを用いて検出しています。 また、検査する部品が連続している場合は、Semantic Segmentationを用いて、パーツごとに分けています。