目的

（勉強は後でするとして、）セグメンテーションを動かしてみたかった。

単に、以下の方の記事のとおりで動きました。。。というだけの内容です。
ただ、
実際、適当に入力画像を自分で選んで、自分の環境で実行させると、
人が実行した記事や、書籍を見るのとは違った印象があります。
動かしてみることをお勧めします。

そのまま実行できるレベルの情報があるいくつかの記事を参考にして実施してみたが、３連敗。
で、4つ目として、以下の記事を参考にしたら、動いた。驚き。

　whoopsidaisies's diary
　2018-02-27
　tensorflowでMASK R-CNNによるSemantic Segmentation
　（ http://whoopsidaisies.hatenablog.com/entry/2018/02/27/184448 ）

環境の差とかだと思うが、エラーはいくつかは出た。
ググると解決する程度の簡単なもののみでした。
記憶が辿れれば、それは、別途、メモとして残します。

環境

OS：　Windows10 バージョン1803(OSビルド 17134.829)
　※細かい条件を書かれている方がいたので念のため。
　　極端には、古くないはず。
WSL(Windows Subsystem for Linux):上記のWindows10のとおり
Linux:Ubuntu 18.04LTS
opencv:3.4.0
　　※3.4.1とかではないです。opencv関係してる？？。

実行結果

無料フリー写真を入力とした。
2番目は欠番（セグメンテーション的には、うまくいったが、写真があまり好きになれなかったので、没。）

どれも、すごい、検出力だと思いました。期待通り！！！

1番目

※犬が、3匹だと思ってるんですかね。。。

2番目（好みの問題で欠番。技術関係なし。）

3番目

※女性の指（手）が、人として扱われていない。。。

4番目

※女性の衣服とか、手が、人として扱われていないのが、興味深いですね。
　人が犬をあやす、もっとも、基本的な「構成」なんですがね。。。

まとめ

とにかく、セグメンテーションが動させてよかった。
繰り返しですが、以下の記事を、ほぼ、そのまま、実行しただけ。

　whoopsidaisies's diary
　2018-02-27
　tensorflowでMASK R-CNNによるSemantic Segmentation
　（ http://whoopsidaisies.hatenablog.com/entry/2018/02/27/184448 ）

DNNとかが、今後どこに着地できるのかは、よく知りませんが、
セグメンテーションとかは、取り込まれるべきものですよね。

一度、自分好みの画像で実行されることをお勧めします。

関連（本人）

畳み込みニューラルネットワーク（CNN)の説明が煽りすぎでは？（1層目ぐらいしか成功していないのでは？）
良書「ゼロから作るDeep Learning -- Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を読む
 Google Lensはどんな技術でできているのか？GoogleだからTensorflow？GoogLeNet?
ニューラルネットワーク活性化関数SigmoidとReLUの関係

今後

また、何か関連する検討ができれば。
少し、勉強します。
コメントなどあれば、お願いします。