セマンティックセグメンテーション

Tweet

U-NetとPSPNetの違いとは？セマンティックセグメンテーションの代表モデルを比較！

セマンティックセグメンテーションを学んでいると必ず出会う2つの代表的なモデルが U-Net と PSPNet です。どちらも高い性能を誇りますが、それぞれ設計思想や得意な領域が異なります。本記事では、U-NetとPSPNetの違いを構造、処理の仕組み、得意なタスクなどの観点から比較・解説していきます。

🧠 文脈理解とは？

セグメンテーションにおける「文脈理解」とは、画像の中の各ピクセルを、周囲や全体の情報をもとに意味づける能力のことです。

たとえば：
- 一部だけを見れば「灰色の塊」でも、周囲の道路や建物との関係を見れば「車」と判断できる
- 木陰に隠れた歩行者を、全体の構造や背景から推定する

このように、局所的なパターンだけではわからない意味を、広い視野から推論する力が「文脈理解」と呼ばれます。

PSPNetはこの文脈理解を強く意識した設計になっており、広域な特徴を活用することで、より整合性のあるセグメンテーションを実現しています。

🔍 U-Netとは？

U-Netは2015年に医用画像解析のために開発されたモデルで、エンコーダ・デコーダ構造に加えて、スキップ接続を備えているのが特徴です。

• エンコーダ（下り坂）で特徴を抽出し、
• デコーダ（上り坂）で画像サイズを復元します。
• 各段階でエンコーダの出力をスキップ接続でデコーダに渡すことで、空間情報を保ちます。

この構造により、精密な輪郭抽出や細かい構造の検出に強く、医療画像などで多用されています。

🧠 PSPNetとは？

PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）は、2017年に登場したモデルで、シーン全体の文脈情報（グローバルコンテキスト）を取り入れることに重点を置いています。

• 主な特徴は、Pyramid Pooling Module（PPM） を使用して、
  • 画像の全体（グローバル）から局所（ローカル）まで複数のスケールで平均プーリングを行い、
  • 得られた特徴を統合することで文脈を理解します。

この構造により、PSPNetは広範囲な文脈理解や大きなオブジェクトの整合性確保に強く、都市景観などの解析に適しています。

🔄 U-NetとPSPNetの違いまとめ

🧪 どちらを選べばいい？

それぞれのモデルはトレードオフがありますが、
- U-Netは“どこに何があるか”をピクセルレベルで細かく捉えるのが得意、
- PSPNetは“全体として何があるか”を判断する力に長けています。

📝 まとめ

• U-NetとPSPNetはどちらもセマンティックセグメンテーションの定番モデル
• U-Netは局所的な空間情報に強く、精密なマスク出力が得意
• PSPNetは広域な文脈理解に優れ、シーン全体の一貫性が高い

自分のタスクにどちらの特性が向いているかを理解して、使い分けることが重要です。