G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの応用例 練習問題 第51問: インスタンスセグメンテーションのモデルMask R-CNN（He ほか）で導入されたRoIAlignに関する説明として、最も適切なものはどれか。

「座標を丸めずに…双線形補間で求め」る説明が適切です。Mask R-CNNの論文（He ほか）によると、従来のRoIPoolは候補領域の座標を特徴マップの刻みに丸め、区画に分けるときにも丸めるため、取り出した特徴と候補領域の位置がずれます。

RoIAlignはこの丸めをやめ、各区画に規則的に置いた標本点の値を双線形補間で求めて、マスクの精度を相対で10〜50%高めたとされます。「RoIPoolより粗く丸め」は向きが逆です。

「RPNに代わって置かれ」は誤りで、Mask R-CNNの1段目はFaster R-CNNと同じRPNです。「マスクを予測する枝へは座標を丸めた特徴」も誤りで、位置のずれが大きく響くのは画素単位のマスクの予測です。

小さな平行移動に強い分類よりも、マスクで丸めの影響が大きい点を押さえましょう。