セマンティックセグメンテーション

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PSPNetとDeepLabの違いとは？セマンティックセグメンテーションの文脈理解モデルを徹底比較！

セマンティックセグメンテーションにおいて、「文脈理解」を重視した高精度モデルとして有名なのが PSPNet と DeepLab です。どちらもグローバルな情報を取り入れることを目的としていますが、そのアプローチや構造には大きな違いがあります。この記事では、PSPNetとDeepLabの違いを中心に、それぞれの強み・弱み、向いているタスクについて詳しく解説します。

🧠 共通点：なぜ比較されるのか？

• 両方とも 文脈理解（コンテキスト情報） を取り入れることを目的としている
• CNNのベース（例：ResNet）を活用し、その出力に追加のモジュールを適用
• 解像度を上げるためにアップサンプリングを行い、最終的なセグメンテーションマップを出力

つまり、「セグメンテーション精度を上げるにはどう文脈を捉えるか？」という同じ課題に対する、異なる解法を提供しているのがこの2つです。

🧩 PSPNet：Pyramid Scene Parsing Network

PSPNetは2017年に登場したモデルで、文脈理解のために Pyramid Pooling Module（PPM） を導入しています。

🔸 仕組み：

• 最後の特徴マップに対して、異なるスケールの平均プーリング（例：1×1、2×2、3×3、6×6）を実施
• それぞれをアップサンプルして結合（concat）
• ローカルとグローバルの情報を統合した特徴マップを得る

✅ 特徴：

• グローバルな背景理解に強い
• シンプルな構造で実装しやすい
• プーリングを使うため空間解像度はやや失われやすい

🧪 DeepLab：Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）

DeepLabはGoogleが開発したモデルシリーズで、特に DeepLabV3/V3+ は非常に高精度なセマンティックセグメンテーションで知られています。

🔸 仕組み：

• 拡張畳み込み（Atrous/Dilated Convolution）を複数の膨張率（dilation）で並列に適用
  • 例：dilation=1, 6, 12, 18
• Global Average Poolingも組み合わせ、マルチスケールな視野を確保

✅ 特徴：

• 空間的な解像度を保ったまま広い文脈情報を取り込める
• 境界の精度が高い
• DeepLabV3+ではエンコーダ・デコーダ構造も加わりさらに強力に

🔍 PSPNet vs DeepLab：違いの比較表

🎯 どちらを使うべき？

PSPNetは優れた背景認識が可能で、計算コストも抑えめですが、境界処理や柔軟性ではDeepLabがリードしています。

📝 まとめ

• PSPNetは ピラミッド型のプーリングでマルチスケールな文脈を取り込む
• DeepLabは 拡張畳み込み（ASPP） で文脈を広く、かつ空間精度を保って処理する
• 境界処理やモデルの拡張性を求めるならDeepLabが強力