パノプティックセグメンテーションの出力

車載カメラで撮影した道路の画像を、パノプティックセグメンテーションで解析する。その出力に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。

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解説

正解B

ポイント

パノプティックセグメンテーションは、数えられない領域にはクラスを、数えられる物体には個体の区別も与え、画像を重なりなく分割します。

A

不適切

数えられる物体だけを個体ごとに切り出すのは、インスタンスセグメンテーションです。パノプティックセグメンテーションは、道路や空のような数えられない領域も含めて画像全体を扱います。
B

適切 ◯ 正解

各画素に「クラスと個体の番号」の組を割り当てるのが基本の形式です。数えられる物体は番号で個体を区別し、数えられない領域は番号を区別せずクラスだけで扱います。
C

不適切

領域の重複を許すのはインスタンスセグメンテーションです。パノプティックセグメンテーションでは1つの画素にクラスと番号を1組しか割り当てないため、領域どうしは重なりません。
D

不適切

クラスだけを割り当て、同じクラスの物体を区別しないのはセマンティックセグメンテーションです。この出力では、隣り合って歩く歩行者を1人ずつ数えることができません。

パノプティックセグメンテーションを提案した論文では、人や車のように数えられる物体をthings、空や道路のように形の定まらない領域をstuffと呼んでいます。両方を同じ基準で評価する指標として、PQ（Panoptic Quality）も提案されました。

セマンティック・インスタンス・パノプティックの3つを、個体を区別するか、背景の領域も扱うかの2つの軸で見分けさせる形が考えられます。

オリジナル問題（過去問ではありません） AIで作成人による確認：未誤りを報告

出典と作成について

作成：ウカトレ編集部（AIで作成し、別のAIが一次資料と照合。手順は編集方針）

公開日：2026年10月31日最終更新日：2026年10月31日最終確認日：2026年10月31日

シラバス第1.4版技術26「画像認識」の問題です。