はじめに
AIによる画像認識技術は、私たちの身の回りで急速に普及しています。その中でも、特に重要で画期的な技術として知られているのがFCN (Fully Convolutional Network)です。
FCNは、画像のピクセル（画素）一つひとつが「何」であるかを識別する「セマンティックセグメンテーション」というタスクを可能にし、その後の多くの画像認識技術の基礎となりました。この記事では、FCNとは何か、その仕組みや従来の技術との違い、そして具体的な応用例まで、初心者にも分かりやすく解説します。
FCNとは？
FCNは、Fully Convolutional Networkの略で、日本語では「全畳み込みネットワーク」と訳されます。その名前の通り、ニューラルネットワークの構成要素がすべて畳み込み層（Convolutional Layer）だけで作られているという特徴があります。
この技術は、2015年に発表された論文「Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation」によって提案され、画像認識の分野に大きな影響を与えました。FCNの最大の特徴は、ピクセル単位での予測を可能にした点にあります。
FCN登場以前の課題とCNNとの違い
FCNが登場する以前、画像認識の主流はCNN（Convolutional Neural Network）でした。CNNは、画像全体を見て「この画像は猫です」「これは車です」といったように、画像全体に一つのラベルを付ける「画像分類」タスクで非常に高い性能を発揮しました。
しかし、CNNにはいくつかの課題がありました。CNNの最終段には「全結合層（Fully Connected Layer）」が存在します。この層は、それまでの処理で得られた特徴を1次元のデータに変換して分類を行う役割を持ちますが、その過程で画像の位置情報が失われてしまうという欠点がありました。また、全結合層があるために、入力できる画像のサイズが固定されてしまうという制約もありました。
FCNは、この全結合層を畳み込み層に置き換えることで、これらの課題を解決しました。これにより、入力画像のサイズを問わず、ピクセル単位での精密な予測が可能になったのです。
CNNとFCNの比較
| 項目 | CNN (Convolutional Neural Network) | FCN (Fully Convolutional Network) |
|---|---|---|
| 主な用途 | 画像分類（画像全体に1つのラベルを付与） | セマンティックセグメンテーション（ピクセル単位で分類） |
| 全結合層 | あり | なし（畳み込み層に置き換え） |
| 入力画像サイズ | 固定サイズが必要 | 任意のサイズに対応可能 |
| 出力 | クラスの確率（画像全体に対する予測） | ヒートマップ（各ピクセルのクラス予測） |
FCNの仕組み
FCNは、大きく分けて2つの重要な仕組みによって成り立っています。
1. Encoder-Decoder構造
FCNは、画像の特徴を抽出する「エンコーダ」部分と、その特徴から元の画像サイズに復元する「デコーダ」部分から構成されています。
- エンコーダ (Encoder): 従来のCNNと同様に、畳み込み層とプーリング層を繰り返して、画像の大域的な特徴（画像に何が写っているかなど）を抽出します。この過程で、画像サイズは小さくなっていきます。
- デコーダ (Decoder): エンコーダで圧縮された特徴マップを、逆畳み込み（Deconvolution）などのアップサンプリング技術を用いて、元の入力画像と同じサイズに拡大します。これにより、ピクセルごとの予測が可能になります。
2. スキップコネクション (Skip Connection)
エンコーダの処理過程（プーリング）で、物体の正確な位置や輪郭といった詳細な空間情報は失われがちです。そのままデコーダで画像を拡大しても、粗い結果しか得られません。
そこでFCNは「スキップコネクション」という仕組みを導入しました。これは、エンコーダの途中段階で得られる、まだ詳細な位置情報が残っている特徴マップを、デコーダの対応する段階に直接結合（足し合わせる）する仕組みです。
これにより、デコーダは「何が写っているか」という大まかな情報と、「どの位置にあるか」という詳細な情報の両方を考慮できるようになり、高精度なセグメンテーションが実現できるのです。
FCNの応用例
FCNによって可能になったセマンティックセグメンテーションは、様々な分野で活用されています。
- 自動運転: 車載カメラが撮影した映像から、道路、歩行者、対向車、信号機などをピクセル単位で正確に識別し、安全な走行制御に役立てられています。
- 医療画像解析: MRIやCTスキャンなどの医療画像から、特定の臓器や腫瘍の領域を自動で正確に抽出し、医師の診断を支援します。
- 衛星画像解析: 衛星から撮影された広大な土地の画像を解析し、森林、都市部、農地、水域などを自動で分類することで、環境モニタリングや都市計画に利用されます。
- 製造業での品質検査: 製品の画像から微細な傷や欠陥をピクセルレベルで検出し、品質管理の自動化と精度向上に貢献しています。
まとめ
FCN（Fully Convolutional Network）は、従来のCNNが持っていた全結合層を畳み込み層に置き換えるという画期的なアイデアによって、画像認識の世界に「セマンティックセグメンテーション」という新たな可能性をもたらしました。
入力画像のサイズに縛られることなく、ピクセル単位での詳細な予測を可能にしたFCNは、その後のU-NetやSegNetといった多くの高精度なセグメンテーションモデルの礎となっています。自動運転や医療など、社会の様々な場面で活用されるAI技術を理解する上で、FCNは欠かすことのできない重要な基礎知識と言えるでしょう。