課題
スマートフォンのカメラでは、背景をぼかすポートレート撮影や背景の差し替えなど、人物を切り抜く機能が当たり前になっています。こうした機能の品質を決めるのが、画像の中で人物の領域を正確に判定するセグメンテーションモデルです。
自撮り画像は、撮影場所も光の条件も千差万別です。髪の毛の一本一本や、腕と背景の境目、手に持った物との重なりなど、境界の判定が難しい場面が多く、少しでもずれると切り抜きの不自然さがすぐに目につきます。
支援内容
Nextremerは、自撮り画像に対する人物セグメンテーションモデルの開発を支援しました。
- 自撮り画像の特徴を踏まえたモデルの設計と学習
- 髪の毛や輪郭など、境界の判定が難しい場面での推定結果を重点的に検証
- 撮影条件の異なる画像で精度を確認し、苦手なケースを洗い出して改善
成果
自撮り画像から人物を切り分けるセグメンテーションモデルを開発し、カメラ機能に求められる自然な切り抜きを追求しました。
苦手なケースを洗い出して改善する流れを顧客と共有したことで、製品の品質要件に合わせてモデルを磨き込む進め方が定着しています。
