Seamless

Virtual Reality News

Google、画像をピクセル単位で把握し各オブジェクトに割り当てるセマンティックセグメンテーションCNNモデル「DeepLab-v3」オープンソース発表

Googleは、同社機械学習ライブラリTensorflow実装の画像セマンティックセグメンテーションdeep learningモデル「DeepLab-v3」をオープンソースにて発表しました。

GitHub:models/research/deeplab at master · tensorflow/models

セマンティックセグメンテーションは、画像をピクセルレベルで把握し、各ピクセル1つひとつを画像内の各オブジェクト、例えば「道路」「空」「人」「犬」などのオブジェクトクラスに意味付けし割り当てることです。各オブジェクトの境界にあたる輪郭を正確に特定します。

今回発表されたDeepLab-v3は、前回のv2に比べ、改良したatrous空間ピラミッド型プーリング(atrous spatial pyramid pooling、ASPP)、Atrous畳み込みを用いるモジュールを採用し、精度を向上させています。

関連

Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度 | Seamless