YOLO26 のセマンティックセグメンテーションモデルを学習・利用

Roboflow で YOLO26 のセマンティックセグメンテーションモデルにラベル付け、学習、デプロイできるようになりました。セマンティックセグメンテーションプロジェクトを作成し、アーキテクチャとして YOLO26 を選択して、Roboflow のホスティング GPU で学習を行えます。さらに、cityscapes で事前学習済みのチェックポイントが、Workflows で利用できる公開済みの事前学習モデルとして用意されています。

セマンティックセグメンテーションは、各ピクセルにクラスを割り当て、ボックスやインスタンスごとのマスクではなくシーン全体の密なマップを生成します。そのため、自動運転、土地被覆マッピング、医用画像処理のようなシーンレベルのタスクに適しています。学習後は、Web インターフェースでモデルをテストしたり、クラウド API 経由で、あるいは Inference を使って自前のハードウェアにデプロイしたり、Workflows に連携したりできます。