インスタンスセグメンテーションの理解

問題

インスタンスセグメンテーションについて、誤っている記述を1つ選べ。

インスタンスセグメンテーション（Instance Segmentation）は、「物体検出」と「セマンティックセグメンテーション」を組み合わせたようなタスクです。

画像内の個々の物体（インスタンス）を検出し、それぞれに対してピクセル単位で輪郭を特定します。

セマンティックセグメンテーションとは異なり、同じクラス（例：人）であっても、「人A」「人B」というように個体を区別できるのが最大の特徴です。

自動運転やロボットアームのピッキング作業など、個々の物体を正確に把握する必要があるタスクで利用されます。

1. インスタンスセグメンテーションは同じ種類の物体を個別に識別する。

正しい：クラスが同じであっても、個々の物体（インスタンス）を独立したものとして識別し、それぞれに別々のピクセル領域を割り当てます。

2. インスタンスセグメンテーションは物体検出とセマンティックセグメンテーションの両方の要素を持つ。

正しい：物体の位置と個体を特定する「物体検出」の能力と、ピクセル単位で輪郭を抽出する「セグメンテーション」の能力を併せ持ちます。

3. インスタンスセグメンテーションはピクセル単位で分類を行う。

正しい：検出した個々の物体に対して、バウンディングボックスだけでなく、ピクセル単位での正確な領域（マスク）を出力します。

4. インスタンスセグメンテーションは個体識別を行わず、種類のみを分類する。

誤り：個体識別を行わずにクラス（種類）のみでピクセルを分類するのは「セマンティックセグメンテーション」です。インスタンスセグメンテーションは個体識別を行います。

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