パノプティックセグメンテーション
空や道路のような「数えられない背景」と、人や車のような「数えられる物体」の両方を、画素ごとに区別して求めるタスクとして、最も適切なものを1つ選べ。
- A
パノプティックセグメンテーション
- B
画像分類
- C
物体検出
- D
姿勢推定
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正解：A
パノプティックセグメンテーションは、背景と物体の両方を画素ごとに区別するタスク。
| 課題 | 出力 | 2匹の犬と1匹の猫の画像の場合 |
|---|---|---|
| 分類 | 画像全体のクラス | 「犬と猫がいる」 |
| 物体検出 | 物体ごとの枠とクラス | 犬の枠2つ、猫の枠1つ |
| セマンティック セグメンテーション | 画素ごとのクラス | 犬の画素・猫の画素（犬2匹は区別しない） |
| インスタンス セグメンテーション | 画素ごと＋個体の区別 | 犬1、犬2、猫を別々に塗り分け |
| パノプティック セグメンテーション | セマンティックとインスタンスを統合し、すべての画素に「クラス＋個体」を付ける | 犬1・犬2・猫に加え、背景（空・地面など）も塗り分ける |
- A
正しい。セマンティックセグメンテーション（背景を含むクラス分け）と、インスタンスセグメンテーション（物体を1つずつ区別）を合わせたタスク。
- B
誤り。画像全体に1つのクラスを割り当てるタスク。
- C
誤り。物体の位置を枠で求めるタスク。
- D
誤り。人の関節の位置を求めるタスク。
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