セグメンテーション手法の核心は、入力データの特徴をもとに領域（セグメント）の境界を正確に捉え、意味的に一貫した単位へ分割することにあります。
補足説明
- セグメンテーションの目的は、元のデータ（画像・音声・テキストなど）を「どこで区切るか」を明確に定義することです。特に画像セグメンテーションでは画素単位での区別が必要なため、様々な特徴量（色、テクスチャ、境界形状、深層学習による特徴など）を活用し、類似した領域をまとめたり、明確な差異のある部分を境界として切り出したりします。
- 従来は画素の類似度や境界強度に注目した手法（スネークやグラフカットなど）が多く用いられてきましたが、近年では深層学習を用いた手法（U-NetやMask R-CNNなど）が主流となっています。これらはデータ全体を捉えた特徴マップを学習し、対象クラスに応じた確率的マスクを生成することで、高精度なセグメンテーションを実現しています。
- セグメンテーション結果は画像認識・ロボティクス・医療診断など、さまざまな分野において重要な役割を果たし、物体検出やトラッキングと併用することで、より高度な解析や自動化が可能になります。
