AI用語集
人工知能の完全辞典
インスタンスセグメンテーション
コンピュータービジョンのタスクで、画像内の各個々のオブジェクトを検出し輪郭を描画すること。同じクラスのインスタンスを一意のマスクで区別する。
関心領域（RoI）アライン
可変サイズの関心領域から正確なバイリニアサンプリングを使用して固定サイズの特徴を抽出する操作。RoIプーリングの量子化誤差を回避する。
インスタンス埋め込み
同じインスタンスのピクセルが近く、異なるインスタンスのピクセルが遠くなる埋め込み空間に各ピクセルをマッピングするよう学習する技術。教師なし分離を可能にする。
境界認識損失
インスタンスセグメンテーションで、オブジェクトの境界での予測誤差をより多くペナルティする損失関数。マスクの精度と輪郭の鮮明さを向上させる。
カスケードマスクR-CNN
Mask R-CNNの改良版で、IoUしきい値を増加させた検出ヘッドのカスケードを使用し、予測を段階的に洗練させて困難なオブジェクトでの精度を向上させる。
YOLACT
リアルタイムインスタンスセグメンテーションアーキテクチャで、オブジェクト検出と並行してプロトタイプマスクを生成し、それらを線形に組み合わせて迅速な予測を行う。
TensorMask
4Dテンソルを使用してオブジェクトマスクを表現するインスタンスセグメンテーションアプローチ。従来の2Dマスクより豊かな構造モデリングと優れた精度を可能にする。
PointRend
オブジェクトの境界でインテリジェントにポイントをサンプリングしてマスク予測を洗練させるレンダリングモジュール。計算コストを大幅に増やすことなく詳細の品質を向上させる。
埋め込み空間クラスタリング
インスタンスセグメンテーションの手法で、学習された埋め込み空間でピクセルをグループ化し、各クラスタが元の画像内の個別のオブジェクトインスタンスに対応するようにするもの。
動的インスタンスセグメンテーション
検出された各インスタンスの特性に応じてマスク解像度と処理の複雑さを調整する適応的アプローチで、計算リソースを最適化する。
マスクスコアリングR-CNN
生成された各マスクの品質スコアを予測するMask R-CNNの拡張版で、セグメンテーションの信頼度をより良く評価し、パフォーマンス指標を向上させる。
SOLOv2
画像をグリッドに分割し、各セルで直接マスクとカテゴリを予測するアンカーレスのインスタンスセグメンテーションアーキテクチャで、領域提案の必要性を排除する。
適応型インスタンスセグメンテーション
画像の内容に応じてモデルの複雑さを動的に調整する手法で、多数のインスタンスや複雑なオブジェクトがある領域に多くのリソースを割り当てる。
MaskIoU Head
予測されたマスクと実際のマスク間のIoU（Intersection over Union）を予測する追加モジュールで、セグメンテーションされた各インスタンスの品質をより正確に測定する。
クエリベースのインスタンスセグメンテーション
学習可能なクエリを使用してインスタンスを同時に検出・セグメンテーションするtransformerにインスパイアされたパラダイムで、従来の逐次的ステップを排除する。