Semantic Segmentationの概要
セマンティックセグメンテーションでは、DeepLabモデルを使用してサンプル入力画像上でセマンティックセグメンテーションを実行する手順を示します。期待される出力は、サンプル画像にオーバーレイされたセマンティックラベルで、以下はいくつかの例です。
Atrous空間ピラミッドプーリング (1/2)
– アトラス空間ピラミッドプーリングは、異なるアトラス率を持つ4つの並列アトラス畳み込みが特徴マップの上に適用されるよう提案されています。
– すべてのブランチから得られた特徴量を連結し、さらに1×1畳み込み（256フィルタとバッチ正規化）を経て、最後の1×1畳み込みを行い、最終的なロジットを生成します。
Atrous 空間ピラミッドプーリング (2/2) :
各フレームでオブジェクトをセグメンテーションする方法
– 学習用データの収集とキャリブレーション、または学習済みDeepLabモデル（Tensorflowでサポートされている）の最新版をロードする
– PASCAL VOCデータセットからカラーマップを読み込む
– 人なら「ピンク」、自転車なら「グリーン」など、様々なラベルに色を追加する
– 画像を可視化し、様々な部位に色のオーバーレイを追加する。
実験結果
