#概要
「物体検出」と「SemanticSegmentation」と「深度推定」の関係がわからなくなってきた。

物体検出

（出典:http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/)

SemanticSegmentation

(出典；http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/segexamples/index.html）

深度推定

（出典：https://github.com/iro-cp/FCRN-DepthPrediction）

#わからないこと
##物体検出 ⇒　SemanticSegmentation
物体検出の結果をもとに、というか、物体検出し、それの表現としてSemanticSegmentationがあるというと多少語弊があるかもしれないが、ここの関係はいいとして。。。

##SemanticSegmentation　⇒　物体検出
SemanticSegmentationで、ピクセルレベルまで、分析がしっかりできているが、
これを、物体検出に再度反映して、
物体検出の精度に貢献できないのか【疑問１】

##深度推定 ⇒　SemanticSegmentation
SemanticSegmentationの最初のほう(2015年？）のネットワークモデルであるU-NETでは、深度推定は利用されていないが、その後のSemanticSegmentationの発展版では、深度推定の技術が使われている【疑問２】

##SemanticSegmentation ⇒深度推定
一旦、SemanticSegmentationで処理をして、それをもとに、深度推定したりしないのか【疑問３】

##SemanticSegmentation の使い道
SemanticSegmentationは、ピクセルレベルで区別して、
さて、
ユーザに対して、どのような機能が提供できているのか【疑問４】
何に使えるの【疑問５】
既に何に使えているの【疑問６】

#上記疑問への回答
逐次（多少、答えがわかったら）、別途、記載します。

#まとめ
特にありません。コメントなどあればお願いします。