【G検定過去問風テスト】セマンティックセグメンテーションとは？画像認識タスクの違いを徹底解説

2026年7月29日 2026年7月29日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

画像内のすべてのピクセルに対して「それがどのカテゴリに属するか」をラベル付けするが、同じクラスの異なる個体（例えば2匹の犬）を区別せずに同じクラスとして塗り潰すセグメンテーション手法として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）セマンティックセグメンテーション
B）インスタンスセグメンテーション
C）パノプティックセグメンテーション
D）姿勢推定

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正解: A）セマンティックセグメンテーション

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！この問題の要点

セマンティックセグメンテーションは、ピクセル単位でカテゴリ（空、道路、犬など）を塗り分ける技術。
同じクラスの異なる個体（犬Aと犬Bなど）は区別せず、すべて同じ色・ラベルで一まとめにするのが特徴。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

画像認識の世界において、AIに「どこからどこまでが何なのか」を教えるのはとても重要です。
例えば、目の前に2匹のトイプードルが並んで走っている写真を想像してください。
「セマンティックセグメンテーション」は、いわば「画面全体をパーツごとに色鉛筆で塗り絵する仕事」です。道路は青、空は緑、犬は赤、ときれいに塗り分けてくれますが、「この赤く塗った犬エリアの中に、実は2匹の別のワンちゃんがいる」という個体同士の区別まではしません。
「個体まで分けなくていいから、とにかく何がどこにあるかピクセル単位で知りたい！」というときに使われる基本のタスクです。