maskrcnnとは？初心者にもわかる解説と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

maskrcnnとは？

maskrcnn は、画像の中の物体を検出して、どこにあるかを矩形で示す機械学習モデルの一種です。正式名称は Mask R-CNN で、主に研究機関のチームによって開発されました。maskrcnn はこの技術の略称として使われることが多く、初心者にも見かけることが多い言葉です。

この技術の特徴は「検出」と「マスク描画」を同時に行える点です。検出は写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）の中にある物体の種類と位置を決めること、マスク描画はその物体の輪郭をピクセル単位で塗りつぶすことです。つまり、何が写っているかと、それが写真のどの部分にあるかを同時に詳しく教えてくれます。

なぜ Mask R-CNN が重要なのか

日常の写真や動画で物体を正確に認識することは、検索の向上や自動運転、医療画像の解析などに役立ちます。Mask R-CNN は、多くのタスクで高い精度を出せることが知られており、研究者やエンジニアが新しい応用を作る際の基盤となっています。

仕組みの基本

仕組みは難しく見えますが、要点だけ押さえると次の三つのステップです。

1) 特徴抽出。画像の中で意味のある形を見つけ出すために、畳み込みニューラルネットワークを使います。

2) 領域提案。RPN という小さなネットワークが、物体がありそうな領域をたくさん出します。

3) 分類とマスクの作成。候補の領域の中から正しいクラスを決定し、各物体のマスクを生成します。

実際の使い方のイメージ

実際に使うには、深層学習のフレームワークと学習済みのモデルを読み込んで、画像を入力します。推論が終わると、物体の名前、位置情報、そして各物体のマスクが表示されます。コードの流れとしては以下のようになります。

• 学習済みモデルの読み込み

• 画像の前処理と入力

• 推論の実行と出力の解釈

実務では Python の環境で PyTorch や TensorFlow などのフレームワークを使い、学習済みのモデルを利用するのが一般的です。初心者向けには、公式のチュートリアルや入門書を順に追うと理解が深まります。

比較表

<th>手法

特徴	用途
R-CNN	個別の領域を切り出して分類	高精度だが遅い
Fast R-CNN	画像全体を一度処理	速度が改善
Faster R-CNN	RPN を用いた領域提案を共有	実用的な検出
Mask R-CNN	検出と同時にマスクを作成	精度とマスク機能の両立

使い方のポイント

初心者が maskrcnn に触れるときは、まず無料で使える学習済みモデルを使って推論を試してみると良いです。新しいデータセットに合わせて再学習させる場合は、データの準備・注釈の品質・計算リソースが鍵となります。

注意点

強力な技術ですが、現実のデータは必ずしもきれいではありません。照明の影、重なり合う物体、画質の乱れなどがあると、検出の精度が落ちることがあります。使用時には、前処理やデータ拡張、評価指標の正しい理解が大切です。

maskrcnnの同意語

Mask R-CNN: 物体検出とインスタンスセグメーションを同時に行う代表的な深層学習モデル。各検出領域に対してピクセル単位のマスクを予測するブランチを持つ。
MaskRCNN: Mask R-CNN の略記。コード名やタイトルなどスペースなしで用いられる表記。
Mask-RCNN: Mask R-CNN のハイフン付き表記。論文や解説サイトで見られる同じモデルの呼び方。
Mask RCNN: スペースを入れた読みやすい表記。Mask R-CNN の別表現として使われることがある。
マスクR-CNN: 日本語読みの表記。Mask R-CNN の同義表現として使われることがある。
マスクRCNN: 日本語表記の読みやすさを優先した表記。実務資料で見かけることがある。
マスク-RCNN: ハイフン付きの日本語表記。実務文献で見かけることがある表現。
マスク付き物体検出モデル: 物体検出と同時にピクセル単位のマスクを生成するモデルという意味の説明表現。
マスク付きインスタンスセグメンテーションモデル: インスタンスセグメンテーション機能を持つモデルを指す説明表現。Mask R-CNN の機能を強調した表現。
インスタンスセグメンテーションの代表モデル: このカテゴリで広く用いられる代表的なモデルのひとつとして Mask R-CNN を指す表現。
インスタンスセグメンテーション用のMask R-CNN: 用途を明示した表現。Mask R-CNN をその用途として指す表現。
セグメンテーション付き物体検出アルゴリズム Mask R-CNN: 物体検出とピクセル単位のセグメーションを同時に行うアルゴリズムとしての説明表現。
物体検出＋セグメンテーションのモデル: 機能的な説明表現。Mask R-CNN がこの組み合わせを提供する点を示す一般表現。

maskrcnnの対義語・反対語

マスク機能を持たない検出モデル: インスタンスのマスクを生成せず、物体をバウンディングボックス（矩形の枠）だけで検出するモデル。マスクを使ったピクセル単位の領域分割機能を前提としない概念です。
バウンディングボックス検出のみのモデル: 物体を矩形の境界ボックスで検出することだけを目的とし、ピクセル単位のマスクは作成しません。位置とクラス情報のみが返されます。
セマンティックセグメンテーションモデル: 画像全体のピクセルをクラスごとに割り当てるモデルで、同じクラスの別々の物体を個別に識別するインスタンス識別機能はありません。
単段検出モデル（YOLO系など）: Region Proposal Networkを使わず、1段階のネットワークで直接物体を検出するモデル群。マスク機能は通常含みません。
物体検出専用モデル: 物体の有無と位置・クラスを検出するのみを目的とし、マスク生成やマスク処理機能を前提としないモデル。
マスクなしインスタンス検出の代替アプローチ: インスタンスを検出する際にマスクを生成せず、境界ボックスとラベルだけで個体を識別する検出手法の総称。

maskrcnnの共起語

Mask R-CNN: インスタンスセグメンテーションを実現する2段階検出器。画像中の各物体を検出し、その領域にピクセル単位のマスクを出力します。
R-CNN: Region-based CNNの総称。候補領域を切り出して分類・回帰する考え方の基盤となる手法です。
Faster R-CNN: RPNを組み込んだ2段階検出器。最初の領域提案と次の分類・回帰を統合します。
Region Proposal Network (RPN): 物体候補領域を自動で提案するネットワーク。検出の第一段階を担います。
RoIAlign: RoIプーリングの誤差を抑え、特徴マップ上の領域を正確に切り出す処理。マスク精度にも影響します。
ROI Pooling: 領域提案領域を固定サイズに変換するプーリング処理。RoIAlign以前の手法です。
Backbone: 特徴抽出の基盤となる畳み込みニューラルネットワーク。精度と速度のバランスを決める要素。
ResNet: Residual Networkの略。高性能なバックボーンとして広く使われるネットワーク設計。
ResNet-50: ResNetの50層モデル。軽量寄りのバックボーンで計算コストを抑えやすい。
ResNet-101: ResNetの101層モデル。深さが増え表現力が高いが計算負荷も高い。
FPN (Feature Pyramid Network): 階層的な特徴を統合するマルチスケールバックボーン。小さな物体の検出を支援します。
Feature Pyramid Network: FPNの表記揺れ。マルチスケールの特徴マップを使う設計思想。
Instance segmentation: 個々の物体をピクセルレベルで区分するセグメンテーション。Mask R-CNNの核心機能。
Bounding box: 検出された物体を矩形で表現する領域。座標情報を含み分類と回帰の対象。
Mask head / Mask branch: 各検出領域についてマスクを予測する小さな分岐部（マスクヘッド）。
Binary mask: 物体領域を1と背景を0で表す二値マスク。ピクセル単位の出力形式。
COCO dataset: 物体検出・インスタンスセグメンテーションの標準データセット。評価の標準として用いられる。
AP / mAP (Average Precision, mean Average Precision): 検出性能を測る指標。閾値ごとの平均精度の平均を指します。
AP50 / AP75: IoU閾値0.5・0.75での平均精度。報告される代表的な値。
IoU (Intersection over Union): 予測と真値の重なりの割合を表す評価指標。
Loss (ロス) / Loss components: 学習時の損失。分類損失・ bbox回帰損失・マスク損失などの組み合わせ。
Classification loss: 物体カテゴリの予測誤差を測る損失。
Bounding box regression loss: 物体の位置・サイズの回帰誤差を測る損失。
Mask loss: マスク予測の正確さを測る損失。ピクセルごとの誤差を計算。
Non-maximum suppression (NMS): 重複する検出を抑制し、最良の候補だけを残す手法。
Anchors / Anchor boxes: 事前に設定した尺度・アスペクト比の候補領域。RPNが提案を出す際の基準。
Training / Data augmentation: 学習データを拡張してモデルの汎化性能を高める手法。
Detectron / Detectron2: 物体検出のオープンソース実装フレームワーク。Mask R-CNNの代表的実装。
PyTorch / TensorFlow / Keras: 深層学習フレームワーク。Mask R-CNNの実装例が豊富に公開されています。
Two-stage detector: 最初に候補領域を作成し、その領域で分類・回帰を行う検出モデルの分類。Mask R-CNNはこれに該当。

maskrcnnの関連用語

Mask R-CNN: 物体検出とインスタンスセグメンテーションを同時に行うモデル。Faster R-CNNを基盤に、RoIごとにピクセルレベルのマスクを予測するマスクヘッドを追加しています。
インスタンスセグメンテーション: 画像中の各物体を個別に識別し、境界ボックスとピクセル単位のマスクを出力するタスク。
物体検出: 画像内の物体を検出し、クラスと位置情報（バウンディングボックス）を返すタスク。
RPN (Region Proposal Network): 画像から物体候補の領域を自動的に提案するネットワーク。
RoIAlign: ROIの領域を特徴マップから正確に切り出す手法。数値誤差を減らしてマスク精度を高めます。
RoIPool: RoI pooling; ROIを固定サイズに変換する手法。RoIAlignの前身的手法。
バウンディングボックス回帰: 各RoIの境界ボックスをより正確に推定する回帰タスク。
マスクヘッド: RoIごとにクラス別のマスクを予測する小さなCNNブランチ。
バックボーン: 特徴抽出を担う基盤となるCNN。
ResNet: 残差ブロックを積み重ねた人気のバックボーンモデル。
VGG: 伝統的な深層CNNバックボーンの一つ。比較的単純だが計算量が多い。
ResNeXt: 分割可能なグループ畳み込みを用いるバックボーンの派生。
FPN (Feature Pyramid Network): 多段階解像度の特徴を統合して、大小さまざまな物体を検出できるようにする設計。
COCOデータセット: Common Objects in Contextの略。大規模な自然画像データセットで検出・セグメンテーションを評価。
COCO形式: アノテーションの標準フォーマット。ボックス、クラス、マスクの情報を含む。
IoU (Intersection over Union): 予測領域と正解領域の重なりの割合を表す指標。
NMS (Non-Maximum Suppression): 重複検出を統合して最も適切な候補を残す処理。
L_cls: 分類損失。物体クラスの予測精度を測る損失。
L_bbox: 境界ボックス回帰の損失。
L_mask: マスク予測の損失。マスク領域の正確性を促進。
AP (Average Precision): 検出・セグメンテーションの総合的な評価指標。閾値ごとに平均精度を取る。
AP50 / AP75: IoU閾値0.5 または 0.75でのAP。
Detectron2: Facebookが公開するPyTorchベースのMask R-CNN実装パッケージ。
MMDetection: OpenMMLabが提供する検出アルゴリズムのオープンソースライブラリ。
TensorFlow Object Detection API: TensorFlowの公式オブジェクト検出API。
PyTorch: 人気の深層学習フレームワーク。
データ拡張: 学習時に画像を回転・反転・色調整などで変化させ、汎用性を高める方法。
前処理: 入力画像を正規化・リサイズする処理。
推論スピード (FPS): 1秒あたりに処理できるフレーム数。実用性の指標。
小さな物体対応: 小さな物体の検出・マスクは難しい課題の一つ。
実用的応用例: 自動運転、監視カメラ解析、医療画像分析などで使われる。
ピクセルマスク: 各物体ごとに割り当てられたピクセルレベルのマスク。
クラス別マスク: 各クラスごとにマスクを出力する設計。
IoUベースの評価: IoUを用いた評価指標の適用例。
オンライン学習のワークフロー: 実戦でのトレーニング・微調整の流れ。