Pyramid Pooling Module（PPM）とは？新人エンジニアのための画像認識入門講座

2025年7月20日 2025年7月20日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

今回は、画像認識の精度をグッと高めてくれる「Pyramid Pooling Module（ピラミッド・プーリング・モジュール）」について、新人エンジニアにもわかるように、やさしく解説します！

Pyramid Pooling Module（以下、PPM）は、Semantic Segmentation（セマンティック・セグメンテーション）などの画像処理タスクで、非常に重要な技術です。

「画像の細部も全体の文脈も、どちらも大事にしながら認識したい！」
そんなニーズに応えてくれるのが、このPPMという仕組みなんです。

セマンティック・セグメンテーションとは？

まず前提となるタスクの話から。

セマンティック・セグメンテーションとは、

「画像内の各ピクセルが何に属しているか（人、車、建物など）を分類する技術」です。

例えるなら、絵に色分けをして、「ここは空」「ここは道路」「ここは犬」…と塗り分けていくような作業です。

そこで登場：Pyramid Pooling Module！

一言で言うと？

「画像のいろんなスケール（サイズ）で情報を取り出して、特徴マップに混ぜ込む手法」です！

画像全体の大きな流れ（グローバルコンテキスト）と、小さな部分の細かい情報（ローカル情報）を同時に使うために設計された仕組みです。

どんな問題を解決しているのか？

一般的なCNNは、画像から特徴を抽出するのが得意ですが、大きなもの（例：背景や建物の全体像）を認識するのは苦手です。

なぜなら、通常のCNNは「局所的な畳み込み」で学習しているからです。

つまり：

細かい部分はわかるけど
画像全体の文脈は理解しにくい

→ このままだと、セグメンテーションでの識別ミスが起きやすい！

そこでPPMが登場します！

PPMのアイデア：ピラミッドのように情報を集める

Pyramid Pooling Moduleでは、入力された特徴マップ（中間層）に対して、次のようなことを行います：

ステップ 1：異なるサイズで平均プーリングする

特徴マップを複数のスケール（サイズ）に縮小して平均プーリングします。

たとえば、次のようなサイズの「ウィンドウ」で特徴を抽出：

1×1（全体）
2×2（大ざっぱなブロック）
3×3（もう少し細かく）
6×6（さらに細かく）

これにより、画像のさまざまな範囲に対応する情報が取り出せます！

ステップ 2：縮小した特徴を元のサイズにアップサンプリング

縮小して得られた特徴マップを、元の大きさに戻して重ね合わせます（=結合、Concatenation）。

この操作により、

「小さな視野と大きな視野の情報が1枚の特徴マップの中に同居する」

という状態をつくることができるんです。

イメージ図で理解しよう！

       入力特徴マップ（例：60×60）
               ↓
 ┌──────────────┐
 │  1×1平均プーリング（全体） │
 │  2×2平均プーリング         │
 │  3×3平均プーリング         │
 │  6×6平均プーリング         │
 └──────────────┘
               ↓（それぞれアップサンプリング）
         ↑    ↑    ↑    ↑
     結合（Concatenate）
               ↓
     混ぜた特徴を畳み込み
               ↓
        出力特徴マップ

どこで使われているの？

PPMが提案されたのは、2017年の有名な論文 PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network） の中です。

このモデルは、セマンティックセグメンテーションで当時の精度トップを記録しました！

それ以降、PPMはさまざまな画像認識モデルに応用されています。

PPMのメリット・デメリット

項目	内容
メリット	- 広い範囲の文脈を捉えられる- 精度が大きく向上する
デメリット	- 計算コストが少し増える- モデルサイズがやや大きくなることも

数式でも確認しよう（※簡略）

平均プーリング操作は次のように表されます：

$F_{p}^{(k)} = \text{Upsample} \left( \text{AvgPool}(F; k \times k) \right)$

$F$ ：元の特徴マップ
$k$ ：ピラミッドのスケール（例：1, 2, 3, 6）
$F_p^{(k)}$ ：スケール$k$で得られた特徴
Upsample：元のサイズに拡大

最終出力は：

$F_{\text{out}} = \text{Concat}(F, F_{p}^{(1)}, F_{p}^{(2)}, F_{p}^{(3)}, F_{p}^{(6)})$

まとめ：Pyramid Pooling Moduleとは？

観点	内容
役割	画像のローカル情報とグローバル情報を融合する
仕組み	複数サイズのプーリングで特徴を抽出し、結合する
活用例	セマンティックセグメンテーション（PSPNet）など
メリット	精度向上、文脈把握、視野の多様性
注意点	計算コストがやや上がることがある

今後の学習の指針

Pyramid Pooling Moduleを理解したら、次は以下のステップへ進んでみましょう！

PSPNet全体の構造を詳しく学ぶ
他の文脈理解手法（例：ASPP, Attention）と比較する
実際にPyTorchやTensorFlowでPPMを実装してみる
U-NetやDeepLabなど他のセグメンテーションモデルにも触れる

画像認識のスキルを深めるには、「空間的な文脈」をどう捉えるか？がカギになります。
ぜひ、PPMを入り口にセグメンテーションの世界に踏み込んでみてください！

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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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