AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第1回 問85・ディープラーニングの応用例（画像認識）

U-Net

1. A

   画像をグリッドに分け、物体の位置とクラスを1回の処理で予測する。

2. B

   生成器と識別器を競わせて画像を作る。

3. C

   画像を縮小していくエンコーダの特徴マップを、同じ大きさのデコーダの層に直接渡し、細かい位置の情報を保ったまま領域を求める。

4. D

   画像の特徴をすべて1つのベクトルにまとめてから分類する。

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正解：C

U-Net は、エンコーダの特徴マップをデコーダに渡す構造で、細かい領域を求められる。

U-Net：縮小して特徴を取り出し、拡大して元の大きさに戻す。縮小側の特徴をスキップ結合で拡大側へ渡し、細部を補う。

• A

  誤り。これは YOLO の説明。

• B

  誤り。これは GAN の説明。

• C

  正しい。全体の形が U の字に見えることから U-Net と呼ばれる。

• D

  誤り。U-Net は画素ごとの予測を行うセグメンテーションのモデル。

学習のポイント：セグメンテーションのモデル（FCN、SegNet、U-Net）の違いを押さえる。

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