車載カメラで撮影した道路の画像を、パノプティックセグメンテーションで解析する。その出力に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 B
この問題の論点：パノプティックセグメンテーションの出力
ポイント
パノプティックセグメンテーションは、数えられない領域にはクラスを、数えられる物体には個体の区別も与え、画像を重なりなく分割します。
選択肢ごとの解説
- A
不適切
数えられる物体だけを個体ごとに切り出すのは、インスタンスセグメンテーションです。パノプティックセグメンテーションは、道路や空のような数えられない領域も含めて画像全体を扱います。
- B
適切 正解
各画素に「クラスと個体の番号」の組を割り当てるのが基本の形式です。数えられる物体は番号で個体を区別し、数えられない領域は番号を区別せずクラスだけで扱います。
- C
不適切
領域の重複を許すのはインスタンスセグメンテーションです。パノプティックセグメンテーションでは1つの画素にクラスと番号を1組しか割り当てないため、領域どうしは重なりません。
- D
不適切
クラスだけを割り当て、同じクラスの物体を区別しないのはセマンティックセグメンテーションです。この出力では、隣り合って歩く歩行者を1人ずつ数えることができません。
補足
パノプティックセグメンテーションを提案した論文では、人や車のように数えられる物体をthings、空や道路のように形の定まらない領域をstuffと呼んでいます。両方を同じ基準で評価する指標として、PQ（Panoptic Quality）も提案されました。
試験での狙われ方
セマンティック・インスタンス・パノプティックの3つを、個体を区別するか、背景の領域も扱うかの2つの軸で見分けさせる形が考えられます。