物体検出とセグメンテーションの違い【G検定体系図】

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まず結論

物体検出とセグメンテーションは「出力の粒度」が違う
G検定では「四角か？ピクセルか？個体を区別するか？」で切り分ける

直感的な説明

画像認識タスクは、次のようにレベル分けできる。

画像分類：
- 写真に「何が写っているか」だけを答える
物体検出（Object Detection）：
- 「どこに・何があるか」を四角（Bounding Box）で示す
セグメンテーション（Segmentation）：
- 「どのピクセルがどのクラス・個体か」まで分かる

G検定では、 「どこまで分かっていればそのタスクなのか」が問われる。

定義・仕組み

画像認識タスクの体系（テキスト図）

画像認識
├─ 画像分類
│   └─ クラスのみ（位置なし）
│
├─ 物体検出（Object Detection）
│   ├─ Bounding Box（四角）
│   │   ├─ Faster R-CNN
│   │   ├─ YOLO
│   │   └─ SSD
│   └─ 形状拡張
│       └─ Ellipse R-CNN（楕円）
│
└─ セグメンテーション（Segmentation）
    ├─ セマンティックセグメンテーション
    │   └─ クラスごとに領域分割（個体区別なし）
    └─ インスタンスセグメンテーション
        └─ 個体ごとに領域分割（Mask R-CNN）

ポイント：

下に行くほど出力情報が細かくなる
物体検出 → セグメンテーションの順で理解すると混乱しにくい

いつ使う？（得意・不得意）

物体検出

得意：
- 位置とクラスが分かれば十分なタスク
- 高速処理が必要（YOLO など）
不得意：
- 正確な形状・境界が必要な場合

セマンティックセグメンテーション

得意：
- 道路・空・背景など「領域」単位の理解
不得意：
- 同じクラスの個体を区別できない

インスタンスセグメンテーション

得意：
- 人・物を個体ごとに切り分けたい場合
不得意：
- 計算量が大きく、処理が重い

G検定ひっかけポイント

よくある混同①

❌ セマンティックセグメンテーションで「人A・人B」を区別できる
✅ 区別できるのはインスタンスセグメンテーションのみ

よくある混同②

❌ Mask R-CNN＝物体検出モデル
✅ 物体検出＋インスタンスセグメンテーション

選択肢の即断ルール

「四角で囲む」 → 物体検出
「ピクセル単位」 → セグメンテーション
「同じクラスを個体ごとに分ける」 → インスタンスセグメンテーション
「楕円・回転物体にフィット」 → Ellipse R-CNN

まとめ（試験直前用）

物体検出＝位置（Bounding Box）
セマンティック＝クラス単位の領域分割
インスタンス＝個体ごとの領域分割
Mask R-CNN は最も情報量が多い
出力の粒度で一瞬で切り分ける

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