目次
1. はじめに
この記事では、深層学習フレームワークであるPyTorchを使用して、事前学習済みモデルを活用したセグメンテーション（画像の領域ごとの分割）の方法について解説します。
2. セグメンテーションとは
セグメンテーションは、画像内の領域ごとに分割するタスクです。つまり、画像内の各ピクセルにクラスラベルを割り当てることで、画像内の異なるオブジェクトや背景を識別します。セグメンテーションは、画像処理、医療画像解析、自動運転などのさまざまな分野で広く使用されています。
3. PyTorchでのセグメンテーションの使用方法
PyTorchでは、事前学習済みモデルを活用してセグメンテーションを行うことができます。以下に基本的な使い方を示します。
import torch import torchvision from torchvision.models.segmentation import fcn_resnet50 model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True) model.eval()
ここでは、fcn_resnet50関数を使用してResNet-50 backboneのFully Convolutional Network (FCN) モデルをロードしています。
4. コード例：セグメンテーション
以下に具体的なコード例を示します。ここでは、一般的な画像処理ライブラリPIL(Pillow) を使用して画像ファイルを読み込み、モデルに適用する形式に変換します。
from PIL import Image import torchvision.transforms as T # 画像をロードしてPyTorchのテンソルに変換します。 image = Image.open('path_to_your_image.jpg') transform = T.Compose([T.ToTensor()]) image_tensor = transform(image) # バッチ次元を追加します。 image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0) # 推論を実行します。 with torch.no_grad(): prediction = model(image_tensor) # セグメンテーション結果を表示します。 segmentation_map = prediction['out'] print(segmentation_map.shape)
このコードでは、まずImage.openで画像ファイルを開き、torchvision.transformsで提供される変換関数を使って画像データをPyTorchのテンソル形式に変換しています。その後、テンソルにバッチ次元（batch dimension）を追加し、モデルの入力として使用可能な形状（shape）に整えます。最後に推論（inference）を行い、セグメンテーション結果を表示しています。
5. 結論
この記事では、PyTorchを使用して事前学習済みモデルを活用したセグメンテーションの方法について説明しました。セグメンテーションは画像の領域ごとの分割を行う重要なタスクであり、様々な応用分野で利用されています。
