問題 No.46
自動運転やロボットの視覚システムにおいて、画面内の物体を四角い枠で囲むだけの「物体検出」や、画素レベルで塗り分けるものの同じクラスの個体を区別できない「セマンティックセグメンテーション」では、道路上の「手前の歩行者」と「奥の歩行者」が重なった際に個別のオブジェクトとして認識できず、正確な回避行動を取れない課題がある。画像内の物体を画素レベルで塗り分けつつ、さらにそれらを個々の「個体（インスタンス）」として完全に識別・分離するタスクはどれか。
【正解の解説】
インスタンスセグメンテーション
Instance Segmentationは、同じクラスの物体であっても、一つずつを個別の個体（インスタンス）として認識し、塗り分ける高度な手法です。歩行者の重なりにも対応できます。
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【その他の選択肢の解説】
セマンティックセグメンテーション
セマンティックセグメンテーションは、画素がどのクラスに属するかを分類するタスクですが、同じクラスであれば個体を区別せず一塊として扱います。
パノプティックセグメンテーション
パノプティックセグメンテーションは、セマンティックセグメンテーションとInstance Segmentationの両方を統合した手法で、背景と個体を同時に認識するより包括的なタスクです。
マルチオブジェクトトラッキング
マルチオブジェクトトラッキングは、時系列に沿って移動する複数の物体を追いかけるタスクです。個体を識別し続けるための手法ですが、単一画像内での塗り分けを主目的とするものではありません。