全5756文字
ディープラーニング（深層学習）の課題として、しばしばやり玉に挙げられるのが、学習に大量のデータが必要なことである。このハードルを超えるために、様々な手法が以前から開発されてきた。例えば画像認識の分野では、Few-shot learningと呼ばれる技術がある。新しい種類（クラス）の物体が写った画像を1～数枚DNNに与えるだけで、その物体の認識を可能にするものだ。
中でも特に難易度が高いタスクを対象にするのが、FSS（few-shot segmentation）と呼ばれる技術である。画像の中からその物体がある領域だけを選び出す、いわゆるセマンティックセグメンテーションを実行する。わずか数枚の画像で物体が写った領域の指示を受けるだけで、新たに与えられた画像の1つ1つの画素ごとに、そのクラスの物体が写っているかどうかを判断する技術だ注1）。
このFSSで最高水準の性能を達成できる技術を、ソフトバンクのAI戦略室 R&D推進室が開発した。
