yolactとは？初心者にも分かるリアルタイム物体セグメンテーションの基礎と活用法共起語・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）

yolactとは何か

yolactは、画像の中の複数の物体を検出し、それぞれの物体の形をピクセル単位で塗りつぶす「インスタンスセグメンテーション」をリアルタイムで実現する機械学習モデルです。従来の技術では処理が重く、実時間には向きませんでしたが、YOLACTは素早くマスクを生成する工夫を取り入れることで、動画のような連続画像にも対応できるようになっています。

この技術名は公式には YOLACT と書かれることが多いですが、ここでは読みやすさのために yolact という表記でも触れます。

仕組みのポイント

YOLACTは、大きく分けて2つのアイデアで作られています。まず、プロトタイプマスクと呼ばれる「共通のマスクの雛形」をネットワークが作ります。次に、各物体に対して、係数ベクトルを予測して、その雛形にかけ合わせることで、物体ごとのマスクを作成します。これにより、従来のMask R-CNNのように1つずつマスクを個別に計算する必要がなく、計算量を抑えつつ実時間性を確保できます。

特徴と違い

リアルタイム性が最大の魅力で、標準的なGPU環境下で数十fps程度の推論が実現可能です。物体検出だけでなく、ピクセル単位のマスクも同時に出力する点が、YOLO系の検出だけのモデルやMask R-CNNなど他の手法との大きな違いです。

使い方の流れ

実際にyolactを使うには、準備として以下のような手順を踏みます。

1) PythonとPyTorchの環境を整える。CUDA対応のGPUがあると高速化されます。

2) Yolactのリポジトリを取得し、事前学習済みの重みをダウンロードします。

3) 推論を行うコードを走らせ、画像や動画からクラスタ化された物体のマスクを取得します。ここでは、物体検出とマスクの両方が同時に得られる点が特徴です。

サンプルの活用例

・自動運転の研究やロボットの視覚、動画編集での背景分離など、現場で役立つ用途が多いのが特徴です。公開されているデモやコードを使えば、初心者でも体感しやすいでしょう。

学習とデータセットのポイント

学習には大規模なデータセットが必要で、MS COCOのようなインスタンスセグメンテーション用データが用いられます。データの質と量により、マスクの境界が滑らかになるかどうかが左右されます。初心者は公開済みの重みを使って推論を体験するのが手っ取り早いです。

比較表：YOLACTと他の技術

<th>項目

YOLACT	他の技術例
目的	リアルタイムのインスタンスセグメンテーション	物体検出やセグメンテーションのいずれかに特化
速度の目安	数十fps程度（GPU依存）	モデルによるが遅いものも多い
主な工夫	プロトタイプマスクと係数の組み合わせ	個別マスクや回帰の工夫はモデルにより異なる
使いどころ	動画やリアルタイム処理が必要な場面	静的画像の高精度推論など、用途が限定されることも

なお、YOLACTを使う際は、オープンソースのライセンスと適用情報を確認し、商用利用の条件を守ることが重要です。

追加のポイントとして、実装の派生や改善系のモデルが存在します。より軽量な派生モデルや、精度を上げるための工夫を取り入れたバージョンも公開されており、用途に合わせて選ぶと良いでしょう。初心者はまず公式リポジトリのチュートリアルやデモを試し、動くところを体感するのが最短の学習法です。

最後に覚えておきたいのは、yolactはリアルタイム処理を前提に設計されたモデルであり、計算資源の制約がある環境では速度と精度のトレードオフを意識する必要があるという点です。適切なハードウェアとデータで運用すれば、教育現場や研究、趣味のプロジェクトでも大いに役立つツールとなります。

yolactの同意語

YOLACT: 頭字語としての名称。You Only Look At Coefficients の略で、リアルタイムのインスタンスセグメンテーションを実現するモデルの総称として使われます。
You Only Look At Coefficients: YOLACT の正式名称の展開。頭文字を並べたフルネームで、モデルの由来を示す表現です。
YOLACT++: YOLACT の拡張版・改良版の表現。速度と精度を改善したバージョンとして文献や実装で使われます。
You Only Look At Coefficients Plus Plus: YOLACT++ の別表記。公式表記としては YOLACT++ が一般的ですが、拡張表記として文献で見かけることがあります。
YOLACTアーキテクチャ: YOLACT のネットワーク構造や設計思想を指す表現。論文解説や実装解説で使われます。
YOLACTネットワーク: YOLACT の実装を指す別称。ネットワーク（モデル）の概要や紹介で使われます。
リアルタイムインスタンスセグメンテーションモデル: YOLACT が対象とするタスクを表す説明語。YOLACT は「リアルタイムに」インスタンスセグメンテーションを行うモデルとして知られています。
リアルタイムセグメンテーションモデル: リアルタイムでセグメンテーションを行うモデル全般を指す語。YOLACT と関連して使われることがあります。

yolactの対義語・反対語

プロトタイプ重視のアプローチ: YOLACTがプロトタイプマスクを中心に組み立ててマスクを生成する点の対極として、係数を使わずプロトタイプの組み合わせでマスクを作る設計を意味します。
係数依存を避けるマスク生成: 係数（各インスタンスの重み付けパラメータ）を前提とせず、別の情報源からマスクを構築する手法を指します。
オフライン処理: リアルタイム性を求めず、データをバッチ処理・事前計算で扱う手法を指します。
セマンティックセグメンテーション: 個々の物体を区別せず、画素をクラスで分類するタスク。インスタンスを特定しない点が対になる表現です。
ピクセル全探索型マスク推定: 特定の係数集合だけでなく、画素全体を直接検討してマスクを推定するアプローチを指します。
リアルタイム性を重視しない高精度推定: 速度よりも精度を優先する設計方針の対義語としての表現です。

yolactの共起語

YOLACT: You Only Look At Coefficients の略称。リアルタイムなインスタンスセグメンテーション手法の名称。
You Only Look At Coefficients: YOLACT の頭字語の意味。マスクを生成する際に、プロトタイプマスクと係数を組み合わせる点を表す。
リアルタイム: 動画や連続画像処理に適した高速推論を指す。YOLACT はリアルタイム性を狙って設計された。
インスタンスセグメンテーション: 画像内の各オブジェクトを個別に識別し、境界マスクとクラス情報を同時に出力するタスク。
マスク: 物体を覆う領域のピクセルレベルの領域を表す。
プロトタイプマスク: 複数の共通マスク候補。最終マスクはこれらと係数の線形結合で作られる。
係数: 各インスタンスに対応する重み（係数）で、プロトタイプマスクと組み合わせて最終マスクを生成する。
マスクブランチ: マスクを生成する機構の中の特定のネットワーク分岐。
クラス予測: オブジェクトのカテゴリを推定する部分。
バックボーン: 画像から特徴を抽出する基本となるCNN。
ResNet: 多層の残差接続を持つ代表的なバックボーンネットワーク。
FPN: Feature Pyramid Network。異なる解像度の特徴を統合して検出を安定化。
PyTorch: この実装が主に使われる深層学習フレームワーク。
GitHub: 公式リポジトリやオープンソース実装が公開されている場所。
COCOデータセット: Common Objects in Context の略。物体検出・セグメンテーションの大規模データセット。
COCO: データセット名の略称。
論文: YOLACT の学術論文。
arXiv: 論文が公開されるプレプリントサイト。
推論: 訓練済みモデルを使って新しいデータに対して予測を出す段階。
推論速度: 実行時の速度指標。fps で表されることが多い。
fps: Frames per Second の略。推論速度の指標。
AP: Average Precision の略。検出・セグメンテーションの精度の指標。
mAP: mean Average Precision の略。全クラスの平均精度。
Mask R-CNN: 代表的なインスタンスセグメンテーション手法。YOLACT と比較されることが多い。
one-stage: ワンステージ手法。すべての処理を一段階で実行する設計。
二段階: 二段階手法。領域提案と分類を分離する従来の設計。
プロトタイプ: 共通のマスク候補の総称。最終マスクはプロトタイプと係数で構成される。
セグメンテーション: ピクセル単位で境界を定義し、領域を区分する処理全般。

yolactの関連用語

YOLACT: You Only Look At Coefficients の略称で、リアルタイムのインスタンスセグメンテーションを実現するモデル。共通のプロトマスクと各検出の係数を組み合わせて個々のマスクを生成する点が特徴です。
インスタンスセグメンテーション: 画像内の各物体を個別に識別し、その輪郭をピクセル単位で区切るタスク。検出とマスク生成を同時に行います。
プロトマスク: 複数枚の共有マスクからなる素材のこと。最終的な個別マスクは検出ごとの係数とこのプロトマスクを線形結合して作られます。
マスク係数: 各検出結果に対応する係数ベクトル。プロトマスクと組み合わせて個別のマスクを生成します。
バックボーン: 特徴抽出の基盤となるCNN。例として ResNet-50/101、MobileNet などが挙げられます。
FPN（Feature Pyramid Network）: マルチスケールの特徴を統合して、小さい物体から大きい物体まで対応できるようにする設計。
検出ヘッド: バウンディングボックスとクラスラベルを予測する部分。
バウンディングボックス予測: 物体の位置を表す矩形の座標を出力します。
クラス予測: 検出対象のカテゴリを推定します。
非最大抑制（NMS）: 重複する検出を抑制し、最も信頼度の高い候補だけを残す処理。
COCOデータセット: 大規模な物体検出・セグメンテーションデータセットで、評価基準として広く使われます。
mAP（平均適合率）: 検出・セグメンテーションの総合的な精度指標。AP@0.5やAP@[0.5:0.95]などのバリエーションがある。
AP50 / AP@[0.5]: IoU閾値0.5での平均適合率。
AP@[0.5:0.95]: IoUを0.5から0.95までの範囲で平均した指標。厳密な評価に用いられる。
リアルタイム性能: 処理速度をFPS（frames per second）で表す指標。YOLACTはリアルタイム性を重視して設計されています。
YOLACT++: YOLACT の性能を向上させた派生版。精度と速度のバランスを改善する改良が加えられています。
PyTorch実装: 研究コミュニティで広く使われている PyTorch ベースの実装が主流で、再現性と拡張性が高いです。
プロトマスク数: 共有マスクの枚数。多いほど表現力は上がりますが計算量も増えます。
訓練データ拡張: データ量を増やすための前処理技法。色の変化、左右反転、拡大縮小などを用います。
アプリケーション領域: リアルタイム映像処理、監視カメラ、ロボティクス、AR/VR などへの応用が想定されます。
比較対象: Mask R-CNN、SOLOv2 など、他のインスタンスセグメンテーション手法と比較されることが多いです。
欠点・制約: マスクの品質は解像度やプロトマスク数に依存し、細部の境界が粗くなることがあります。
データフォーマット: 出力には検出結果（座標・スコア・クラス）と対応するマスクが含まれます。
速度最適化の工夫: 軽量なバックボーンやヘッド、適切なNMS、プロトマスクの枚数調整などで実時間化を図ります。