パノプティックセグメンテーション基礎と活用

画像認識の文脈で「パノプティックセグメンテーション」という用語を耳にする機会が増えてきました。セマンティックセグメンテーションやインスタンスセグメンテーションは分かるものの、「それらの上位互換っぽい」「全部入りらしい」くらいの理解で止まっている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、パノプティックセグメンテーションの基本から、セマンティック・インスタンスとの違い、代表的なモデル、アノテーションや運用のポイント、導入の判断軸までを一気に整理します。読み終えるころには、「自分の案件で本当にパノプティックが必要か」「導入するならどこから着手すべきか」を説明できる状態になることを目指します。

監修者プロフィール

森下浩志

日本最大級のAI情報プラットフォーム「romptn ai」編集長。著書に「0からはじめるStable Diffusion」「0からはじめるStable Diffusion モデル・拡張機能集編」など、AmazonベストセラーのAI関連書籍を多数執筆。AIにおける情報の非対称性を解消するための社内研修や出張講義も行う。

パノプティックセグメンテーションとは？

全てのピクセルに「意味ラベル＋インスタンスID」を割り当てるタスク

パノプティックセグメンテーション（Panoptic Segmentation）は、画像内のすべてのピクセルに対して次の2つの情報を同時に付与するタスクです。

• そのピクセルが何を表すかという意味ラベル（クラス）：人・車・道路・空など
• どの個体に属するかというインスタンスID：人1、人2、車1、車2…

つまり「画面のどこに何があるか」だけでなく、「同じクラスの中でどれがどの個体なのか」まで含めて、シーン全体を抜け漏れなく理解することを目指したセグメンテーション手法です。

things / stuff の考え方

パノプティックセグメンテーションを理解するうえで重要なのが、things と stuff という概念です。

• things：個数を数えられるもの（人、車、自転車、椅子など）
• stuff：広がりとして扱う背景や材質（道路、壁、空、芝生、水面など）

things は「どの個体か」が重要で、stuff は「どの領域がそのクラスか」が重要になります。パノプティックセグメンテーションでは、things にはインスタンスIDを付け、stuff にはクラスラベルのみを付けることで、物体と背景の両方を統一的に扱えるようにしています。

セマンティック・インスタンスとの違いを整理

3つのタスクを一言でまとめると？

よく比較される3つのセグメンテーションタスクは、ざっくり次のように整理できます。

• セマンティックセグメンテーション：「ここは道路・ここは空」など、クラス単位で画面を塗り分ける
• インスタンスセグメンテーション：「この人1・この人2」など、個体ごとにマスクを切り出す
• パノプティックセグメンテーション：画面全体をクラス＋インスタンスIDで塗りきる

セマンティックは「どの領域がどのクラスか」、インスタンスは「どのピクセルがどの個体か」に強いのに対し、パノプティックはその両方を一度に満たそうとするイメージです。

3つのタスクの比較表

どのタスクを選ぶべきかのざっくり目安

• セマンティックで十分：「道路と歩道の面積が分かればよい」「床、壁、天井を分けたい」など、背景重視のシーン
• インスタンスで十分：「人の数を数えたい」「特定の物体だけ切り出したい」など、対象物の個体識別が中心のシーン
• パノプティックが必要：「背景も物体も含めて安全性や制御に影響する」「環境と対象をセットで理解したい」シーン

パノプティックは非常に強力ですが、そのぶんアノテーションや計算コストも重くなります。「本当に背景まで高精度に分かっている必要があるか？」は、導入前に必ず検討したいポイントです。

モデル構造と代表的アーキテクチャ

2つのヘッドを統合して最終結果を作るイメージ

パノプティックセグメンテーションの多くのモデルは、バックボーン（ResNet や Swin Transformer など）で特徴量を抽出したうえで、次のような構造をとります。

• セマンティックヘッド：背景を含む全ピクセルにクラスラベルを予測
• インスタンスヘッド：人・車などの things を個体ごとに分割し、マスクやバウンディングボックスを予測

最終的には、両者の出力をルールベースや学習済みモジュールで統合し、「各ピクセルがどのクラスの、どのインスタンスに属するか」を決定します。最近のモデルでは、1つのマスク生成モジュールを共通化し、セマンティック／インスタンス／パノプティックを統一的に扱う設計も増えています。

代表的なモデル

• Panoptic FPN：Feature Pyramid Network（FPN）ベースの代表的なモデル。既存のインスタンスセグメンテーション（Mask R-CNN 系）にセマンティックヘッドを足し、パノプティックの出力を作る構成で、精度と実装のしやすさのバランスが良いです。
• MaskFormer / Mask2Former：Transformer ベースのセグメンテーションフレームワーク。共通の「マスククエリ」に対してマスクとクラスを予測することで、セマンティック・インスタンス・パノプティックを同一の枠組みで扱えるのが特徴です。
• OneFormer / Panoptic SegFormer など：より高精度・高効率を目指した最新系。単一の Transformer モデルで各種セグメンテーションタスクを統一的に扱う研究も進んでいます。

評価指標 PQ（Panoptic Quality）の考え方

パノプティックセグメンテーションでは、PQ（Panoptic Quality）と呼ばれる指標が標準的に使われます。直感的には、次の2つを掛け合わせたものです。

• SQ（Segmentation Quality）：マスクの重なり具合の良さ（IoU の平均に相当）
• RQ（Recognition Quality）：物体を正しく検出・分類できているか（検出精度に相当）

数式としては PQ = SQ × RQ と表されることが多く、「マスクがきれいでも、そもそも物体を見逃していれば評価は下がるし、その逆も同様」という発想になっています。COCO や Cityscapes などのデータセットでは、things と stuff を分けた PQTh / PQSt なども使われます。

どんな場面で使われる？代表的な活用例

自動運転・モビリティ

自動運転の文脈では、道路・歩道・ガードレール・建物といった背景と、車・自転車・歩行者・信号機といったthingsを同時に理解する必要があります。例えば、「歩道にいる歩行者」と「車道に飛び出してきた歩行者」では、リスクがまったく異なります。パノプティックセグメンテーションは、こうした位置関係やシーン全体の理解に強みを持つため、自動運転研究の代表的なユースケースになっています。

製造業・ロボット制御

工場ラインでは、コンベアや治具、作業台といった背景（stuff）の上に、対象部品（things）が載っています。ロボットアームでピッキングする場合、「部品だけを認識すればよい」ケースもありますが、実際には治具の位置・ラインの状態・安全柵なども含めてシーン全体を理解した方が、衝突回避や品質管理に有利です。そのため、パノプティックセグメンテーションは高度なロボット制御の基盤技術として注目されています。

医療画像・インフラ監視

医療画像では、臓器や組織などの広い構造を stuff、病変や腫瘍のような局所的な領域を things とみなすことができます。臓器全体の形状と病変の位置関係をひと目で把握したい場合、パノプティックセグメンテーションは従来手法よりも直感的な可視化を提供します。また、道路や橋梁などのインフラ監視でも、道路（stuff）とひび・亀裂（things）を同時に捉えるといった応用が考えられます。

監視カメラ・スマートシティ

スマートシティや高度な監視システムでは、「どこに人がいるか」だけでなく、「車両や自転車がどこを走っているか」「道路・横断歩道・歩道の上でどのようなふるまいが起きているか」など、シーン全体を理解したい場面が多くなります。パノプティックセグメンテーションを用いることで、犯罪検知・群集分析・危険予知などの精度向上が期待されています。

アノテーションと運用のポイント

things/stuff ごとのラベル設計が肝

パノプティックセグメンテーションのアノテーションは、セマンティックやインスタンス単独と比べてルール設計の難易度が高いのが特徴です。

• どこまでを things とみなすか：「小物類をどこまで個体として数えるか」「看板や標識を個別に分けるか」など
• stuff の境界をどう定義するか：道路と歩道、芝生と土など、境界が曖昧な領域をどう分けるか
• ラベルの粒度：「車」と「トラック」を分けるか、「壁」と「柱」を分けるか など

ここが曖昧だと、アノテータごとの判断がブレてしまい、学習データの品質や評価指標の再現性に大きな悪影響が出ます。クラス一覧とアノテーションガイドラインを最初にしっかり作ることが必須です。

工数が大きくなる理由と抑え方

パノプティックセグメンテーションは、背景を含めたすべてのピクセルを塗る必要があるため、アノテーション工数はどうしても大きくなります。さらに、things にはインスタンスIDも付ける必要があるため、単純なセマンティックセグメンテーションよりも手間がかかります。

工数を抑えるための代表的な工夫としては、次のようなものがあります。

• COCO Panoptic や Cityscapes など、既存のパノプティックデータセットを活用して転移学習する
• インスタンス／セマンティックモデルでの予測結果を初期値として、半自動的に修正するツールを使う
• 全クラスを一度にアノテーションするのではなく、重要クラスから段階的に増やす

実務運用での注意点

• 境界ブレのレビュー：stuff の境界は人によって解釈が分かりやすいため、レビュー基準を明文化し、サンプル付きで共有する
• インスタンスID管理：動画や連続フレームの場合、IDの付け方（フレーム間での対応付けなど）は自動追跡と組み合わせて工数を削減する
• モデルの軽量化：リアルタイム処理が必要な場合は、解像度ダウン、バックボーンの軽量化、蒸留などとセットで検討する

導入判断のチェックリスト

パノプティックを選ぶべきケース

• 安全性や制御に、背景の状態（歩道、車道、ガードレールなど）が直接影響する
• 「物体だけ」または「背景だけ」の理解では不十分で、環境と対象をセットで理解したい
• 既存のセマンティック／インスタンスモデルでは、誤動作や判断ミスの原因が「背景の取り扱い」にあると分かっている
• COCO や Cityscapes などの既存データセットを活用できる、もしくはアノテーションに十分な予算・期間を確保できる

セマンティック／インスタンスで十分なケース

• 背景は単純で、「対象物がどこに何個あるか」だけ分かれば十分なタスク（物体カウント、ピッキングなど）
• エッジデバイス上での軽量・高速推論が絶対条件であり、精密な背景理解の価値が限定的な場合
• アノテーション予算が限られており、まずはインスタンスセグメンテーションから始めて PoC を回したい場合

現実的な導入ステップの一例

• ステップ1：既存のセマンティック／インスタンスセグメンテーションを導入し、どこまで要件を満たせるか検証する
• ステップ2：「背景が原因の誤判断」がボトルネックになっているかを分析する
• ステップ3：公開データセット＋転移学習でパノプティックモデルを試し、精度向上とコストのトレードオフを評価する
• ステップ4：必要に応じて、自社データのパノプティックアノテーションを段階的に拡張する

よくある質問（FAQ）

Q1：パノプティックセグメンテーションは初心者には難しいですか？

概念自体は「セマンティック＋インスタンス」と考えればシンプルですが、アノテーション設計と計算コストの面では中〜上級者向けといえます。まずはセマンティックやインスタンスで基礎を押さえ、その延長として学ぶのがおすすめです。

Q2：リアルタイム処理にも使えますか？

可能ですが、フル解像度・高精度モデルをそのままリアルタイムで動かすのは難しいことが多いです。バックボーンの軽量化、入力解像度の調整、蒸留による軽量モデルの作成などと組み合わせることで、実用的なフレームレートを目指します。リアルタイム性が最重要な場合は、インスタンスセグメンテーションを採用する選択肢も依然として有力です。

Q3：YOLOでパノプティックセグメンテーションはできますか？

YOLO 系のモデルはもともと物体検出・インスタンスセグメンテーションを主な対象として設計されています。研究レベルでは YOLO を拡張してパノプティックに近いことを行う試みもありますが、現状は Detectron2 や MMDetection、Mask2Former 系の実装のほうが、パノプティック用の機能・評価・事例が充実しています。

Q4：代表的なデータセットは何がありますか？

代表的なパノプティック用データセットには、COCO Panoptic、Cityscapes、Mapillary Vistas などがあります。自動運転系であれば Cityscapes や Mapillary、一般シーンなら COCO Panoptic を選ぶのが定番です。

Q5：最初に触るならどのモデルがおすすめですか？

初学者であれば、ドキュメントや実装例が豊富な Panoptic FPN や Mask2Former の既存実装から触るのが現実的です。まずは公開データセットでパイプラインを一通り動かし、自分の用途に合わせてクラスやデータをカスタマイズしていく流れがおすすめです。

まとめ

• パノプティックセグメンテーションは、全てのピクセルに「意味ラベル＋インスタンスID」を割り当てる高度なシーン理解タスク。
• セマンティックは背景、インスタンスは個体識別が得意で、パノプティックはその両方を一度に満たすアプローチ。
• Panoptic FPN や Mask2Former などのモデルが代表的で、PQ 指標によってマスク精度と認識精度の両面から評価される。
• 自動運転、ロボット、医療画像、監視カメラなど、背景と物体をセットで理解したい領域で強みを発揮する。
• アノテーション設計と工数、計算コストは重いため、用途・予算・リアルタイム性とのトレードオフを見ながら、セマンティック／インスタンスとの使い分けを考えることが重要。

パノプティックセグメンテーションは、一度仕組みを理解してしまえば決して「謎の難しい技術」ではなく、セマンティックとインスタンスの自然な延長線上にある技術です。自分たちのユースケースで、背景まできちんと理解できることにどれだけ価値があるかを見極めながら、段階的に導入を検討してみてください。