【初心者エンジニア向け】インスタンス・セグメンテーションとは？画像の中の“個体”を見分ける技術をやさしく解説！

2025年7月3日 2025年7月3日山崎講師

山崎講師

【初心者エンジニア向け】インスタンス・セグメンテーションとは？画像の中の“個体”を見分ける技術をやさしく解説！ -

こんにちは。ゆうせいです。

今日は、コンピュータビジョンの中でも少し進んだテーマ「インスタンス・セグメンテーション（Instance Segmentation）」について解説していきます。

「セグメンテーションって何？」「物体検出とはどう違うの？」と思っている方、大丈夫です！この記事を読めば、違いも仕組みもきちんと理解できますよ。

インスタンス・セグメンテーションとは？

画像の中の「1つ1つの物体の形」を正確に見分ける技術

インスタンス・セグメンテーションとは、画像の中に写っている物体を1つずつ区別しながら、その形をピクセル単位で特定する技術です。

もっと簡単に言えば：

「何があるか」だけでなく、
「どこにあるか」だけでなく、
「その形がどうなっているか（輪郭）」まで、

ピクセル単位で、しかも1体1体を区別して見分けるという、かなり賢い技術です！

他の画像認識との違いは？

下の表で、画像認識のレベルごとの違いを比べてみましょう。

技術	何ができる？	精度	代表手法
画像分類	画像に何が写っているかを分類	★☆☆☆☆	ResNetなど
物体検出	どこに何があるか（四角で囲む）	★★☆☆☆	YOLO, SSDなど
セマンティック・セグメンテーション	各ピクセルが何のカテゴリか	★★★☆☆	FCN, U-Netなど
インスタンス・セグメンテーション	各ピクセルごとに「どの個体か」まで識別	★★★★★	Mask R-CNNなど

例で説明！

猫が2匹写った画像を考えてみましょう。

物体検出：2つの猫を四角で囲むだけ
セマンティック・セグメンテーション：「ここは猫」と塗るが、2匹の区別はしない
インスタンス・セグメンテーション：それぞれの猫を別々に、輪郭まで正確に塗り分ける

どうやって動いているの？

代表的な手法：Mask R-CNN（マスク・アール・シー・エヌ・エヌ）

インスタンス・セグメンテーションの代表的なアルゴリズムが「Mask R-CNN」です。

これは、R-CNN（物体検出）にセグメンテーション用のマスク予測ネットワークを追加したものです。

構成をざっくり図にすると：

[画像]
   ↓
[特徴抽出（CNN）]
   ↓
[物体候補の抽出（Region Proposal Network）]
   ↓
[分類 & バウンディングボックス]
   ＋
[マスクのピクセル単位の予測]

ここでの「マスク」は、「このピクセルは猫1」「こっちは猫2」と物体の輪郭を塗り分けるための情報です。

数式で見るマスクR-CNN（簡単解説）

損失関数は以下のような形で定義されます： L=Lcls+Lbox+LmaskL = L_{cls} + L_{box} + L_{mask}

日本語で言うと：

全体の損失 = 分類誤差 + 位置誤差 + マスク予測誤差

LclsL_{cls}：物体のクラス分類（何が写っているか）
LboxL_{box}：物体の位置（四角の枠）
LmaskL_{mask}：マスク（輪郭）のピクセルごとの誤差

それぞれの誤差を合わせて学習を進めていきます。

どんなところで使われているの？

インスタンス・セグメンテーションは、精密な情報が必要な分野で非常に活躍しています！

分野	活用例
医療	MRIやCT画像で、がん組織の境界を正確に抽出
自動運転	歩行者、車、信号機を1つ1つ認識して安全運転
農業	畑の中の作物と雑草を区別して除草ロボットに活用
ロボティクス	アームで物体をつかむとき、正確な輪郭が必要

たとえば、ロボットがりんごを収穫するとき、ただ「りんごがある」だけでは不十分で、どのピクセルがりんごかまでわかっていないと、つかめませんよね。

メリット・デメリット

メリット	デメリット
複数の物体を個別に、かつ正確に識別できる	計算コストが大きく、リアルタイムにはやや不向き
医療やロボットなど高精度が求められる場面で活躍	学習に必要なアノテーション（ラベル付け）が手間

インスタンス・セグメンテーションは、精度重視の場面で非常に強力な武器となります！

実際に試すにはどうする？

初心者の方でも、インスタンス・セグメンテーションを動かすだけなら意外と簡単です。

スタートガイド：

Google ColabでMask R-CNNの実装を動かしてみる
Detectron2（Facebook製）を使えば簡単に試せる
COCOデータセットを使って推論体験
マスクの可視化で理解を深める

今後の学習の指針

インスタンス・セグメンテーションの基本が理解できたら、以下のステップに進んでみましょう！

Mask R-CNNの各モジュール（RPN、RoIAlign、Maskヘッド）を分解して学習する
より高速な手法（YOLACTやSOLOv2）と比較してみる
自分の画像データで学習させて、マスクの精度を評価する
軽量モデルでエッジ端末向けに展開することにも挑戦！

セグメンテーションの世界は奥が深く、知れば知るほどおもしろくなっていきます！

次は、実際に推論を試してみて、マスクがどのように描かれるのかを目で確認してみましょう。

質問があれば、いつでも聞いてくださいね！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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