画像セグメンテーションを学ぶ本は、手法や応用分野がそれぞれ違うので、どれを選ぶか迷いますよね。
CNN・ViTによる領域分割や、Mask R-CNN・U-Netを使う手法など、扱う内容を見比べると学びたい範囲を考えやすくなります。
今回は、セグメンテーションの方式や応用分野を確認できる5冊を紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | セグメンテーションの扱い | 収録形式 | 参考価格（2026-11-03） |
|---|---|---|---|
 Vision AI実装プログラミング | 物体セグメンテーションの実装を扱い、COCOデータのフルセットを用いた学習を掲載 | Kindle版 | 3,386円 |
 AIの核心 理論編3 | セマンティックセグメンテーションを扱う | Kindle版 | 5,200円 |
 Pythonによる医用画像処理入門（改訂2版） | 医用画像応用の深層学習による画像セグメンテーションを扱う | 単行本 | 3,960円 |
 深層学習による画像認識の基礎 | CNN・ViTによる意味的領域分割、インスタンス領域分割、Mask2Formerによる総括的領域分割、Segment Anything Modelを扱う | Kindle版 | 3,564円 |
| コンピュータビジョンのための実践機械学習 ―モデルアーキテクチャからMLOpsまで | Mask R-CNNによるインスタンスセグメンテーション、U-Netによるセマンティックセグメンテーションを扱う | Print・PDF・EPUB | — |
Vision AI実装プログラミング
画像セグメンテーションをコード中心に学びたい方には、『Vision AI実装プログラミング』がおすすめです。PyTorchとtimmを使い、データ準備から学習・推論・可視化までを扱います。セグメンテーションではCOCOデータのフルセットを用いた学習も取り上げています。
AIの核心 理論編3
セマンティックセグメンテーションを含む深層学習の応用と、モデル選択の判断軸を学びたい方には、『AIの核心 理論編3』がおすすめです。画像認識や物体検出に加えて、自然言語処理・音声処理も扱います。現在は電子版のみです。
Pythonによる医用画像処理入門（改訂2版）
医用画像のセグメンテーションをPythonで学びたい方には、『Pythonによる医用画像処理入門（改訂2版）』がおすすめです。Pythonの基礎を押さえたうえで医用画像応用を扱い、深層学習による画像セグメンテーションのほか、データセットやライブラリを用いた画像解析、診断への適用も取り上げています。DICOMの最新版の取り扱いも解説されています。
深層学習による画像認識の基礎
画像セグメンテーションの方式を学びたい方には、『深層学習による画像認識の基礎』がおすすめです。CNN・ViTによる意味的領域分割に加え、インスタンス領域分割やMask2Formerによる総括的領域分割、Segment Anything Modelも扱います。Python（PyTorch）のサンプルコードも用意されています。
コンピュータビジョンのための実践機械学習 ―モデルアーキテクチャからMLOpsまで
インスタンスとセマンティック、両方のセグメンテーションを学びたい方には、『コンピュータビジョンのための実践機械学習 ―モデルアーキテクチャからMLOpsまで』がおすすめです。Mask R-CNNとU-Netをそれぞれの方式と関連づけて扱い、データセット作成から前処理、モデルの学習・評価、デプロイや監視まで取り上げています。
学びたい内容から選ぶ
- COCOデータを使ったセグメンテーションの学習を知りたい人
- セマンティックセグメンテーションを含む深層学習の応用を学びたい人
- 医用画像の解析や診断への応用を学びたい人
- CNN・ViTや複数の領域分割方式を学びたい人
- Mask R-CNNとU-Netを使うセグメンテーションを学び、モデルの学習からデプロイ・監視まで扱いたい人
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