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SegNet

ディープラーニングの手法 画像認識分野 SegNet

SegNet

SegNetはディープラーニングを用いたセグメンテーションタスクです。

EncorderネットワークとDecorderネットワークが構成されており、Encorderでは入力画像から特徴を抽出し、Decorderで特徴マップから元の画像サイズに戻し、セグメンテーションマップを作成します。

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クイズ

画像認識分野において，画像内の物体を矩形領域で検出する物体認識モデルとして，最も不適切な選択肢を一つ選べ．
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    SegnetはFCN（完全畳み込みネットワーク）の一種であり，全てのピクセルに対してクラス分類を行うセマンティックセグメンテーションに適した手法です．その他の手法は画像内の物体がある位置を矩形領域（バンディングボックス）で指定し，その物体のクラスを分類します． （参考:G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-3 P222-223) （参考：G検定公式テキスト 第1版 P191-195）

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