問題 No.1120
自動運転の画像認識や医療画像解析において、画像内のすべての画素に対して個別にクラスを割り当て、領域を厳密に特定するタスクを【 】と呼ぶ。
【正解の解説】
セマンティックセグメンテーション
セマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）は、画像に含まれるすべての画素（ピクセル）に対して「道路」「歩行者」「車」などのラベルを1ピクセル単位で割り当てる技術です。医療画像の病変領域の特定や自動運転の走行可能領域の把握において不可欠です。
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【その他の選択肢の解説】
物体検出
物体検出（YOLO等）は「画像のどこに何があるか」を四角いボックスで囲んで囲む技術です。枠内の余白領域や背景ピクセルまで含んで認識してしまうため、道路のカーブに沿った領域指定や画素単位で正確な領域境界を特定する目的には適していません。
画像分類
画像分類は「写真全体に何が写っているか」を1つのラベルで予測する技術です。写真の中に写っている個々の物体の境界線や、どのピクセルが道路であるかといった画像内部の空間的構造や領域を特定することはできません。
超解像
超解像（Super-Resolution）は、粗い画像データを解像度の高い鮮明な画像へ復元・変換する画像処理・生成タスクです。画素単位でセグメントや物体クラスのラベルを判別して塗り分けるセグメンテーション処理とは根本的に異なります。