TOP特許意匠商標
特許ウォッチ Twitter
公開番号2024068729
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-05-21
出願番号2022179283
出願日2022-11-09
発明の名称学習装置、パラメータ調整方法、及び、記録媒体
出願人日本電気株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20240514BHJP(計算;計数)
要約【課題】物体認識における認識精度の低下を防ぐことが可能な学習装置等を提供する。
【解決手段】学習装置は、静止画像用の学習モデルを有する。学習モデルは、静止画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第1の物体マスクを生成するマスク生成手段を具備する。第1の物体マスクの生成に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第1のパラメータは、静止画像を含む動画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第2の物体マスクに対する第1の物体マスクの差を示す第1の損失に基づいて調整される。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項1】
静止画像用の学習モデルを有する学習装置であって、
前記学習モデルは、静止画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第1の物体マスクを生成するマスク生成手段を具備し、
前記第1の物体マスクの生成に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第1のパラメータは、前記静止画像を含む動画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第2の物体マスクに対する前記第1の物体マスクの差を示す第1の損失に基づいて調整される学習装置。
続きを表示(約 1,500 文字)【請求項2】
前記第1のパラメータは、前記第1の損失が0になるように調整される請求項1に記載の学習装置。
【請求項3】
前記学習モデルは、前記静止画像全体の特徴を表す第1の特徴量を抽出する特徴抽出手段をさらに有し、
前記第1の特徴量の抽出に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第2のパラメータは、前記動画像全体の特徴を表す第2の特徴量に対する前記第1の特徴量の差を示す第2の損失に基づいて調整される請求項1に記載の学習装置。
【請求項4】
前記第1のパラメータ及び前記第2のパラメータは、前記第1の損失及び前記第2の損失が両方とも0になるように調整される請求項3に記載の学習装置。
【請求項5】
前記学習モデルは、前記静止画像における個々の物体毎の第1の物体表現を取得する表現取得手段をさらに有し、
前記第1の物体表現の取得に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第3のパラメータは、前記動画像における個々の物体毎の第2の物体表現に対する前記第1の物体表現の差を示す第3の損失に基づいて調整される請求項1に記載の学習装置。
【請求項6】
前記第1のパラメータ及び前記第3のパラメータは、前記第1の損失及び前記第3の損失が両方とも0になるように調整される請求項5に記載の学習装置。
【請求項7】
前記学習モデルは、前記静止画像全体の特徴を表す第1の特徴量を抽出する特徴抽出手段と、前記第1の特徴量に基づいて前記静止画像における個々の物体毎の第1の物体表現を取得する表現取得手段と、前記第1の物体表現に基づいて前記第1の物体マスクを生成する前記マスク生成手段と、を有し、
前記第1の特徴量の抽出に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第2のパラメータは、前記動画像全体の特徴を表す第2の特徴量に対する前記第1の特徴量の差を示す第2の損失に基づいて調整され、
前記第1の物体表現の取得に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第3のパラメータは、前記動画像における個々の物体毎の第2の物体表現に対する前記第1の物体表現の差を示す第3の損失に基づいて調整される請求項1に記載の学習装置。
【請求項8】
前記第1のパラメータ、前記第2のパラメータ及び前記第3のパラメータは、前記第1の損失、前記第2の損失及び前記第3の損失が全て0になるように調整される請求項7に記載の学習装置。
【請求項9】
静止画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第1の物体マスクを生成する静止画像用の学習モデルに対して適用されるパラメータ調整方法であって、
前記第1の物体マスクの生成に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第1のパラメータを、前記静止画像を含む動画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第2の物体マスクに対する前記第1の物体マスクの差を示す第1の損失に基づいて調整するパラメータ調整方法。
【請求項10】
静止画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第1の物体マスクを生成する静止画像用の学習モデルに対する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体であって、
前記第1の物体マスクの生成に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第1のパラメータを、前記静止画像を含む動画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第2の物体マスクに対する前記第1の物体マスクの差を示す第1の損失に基づいて調整する処理を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本開示は、機械学習の技術に関する。
続きを表示(約 1,300 文字)【背景技術】
【0002】
機械学習の分野において、教師なし画像に含まれる個々の物体毎の物体表現を取得できるように学習された機械学習モデルが近年提案されている。
【0003】
具体的には、例えば、非特許文献1には、静止画像に含まれる個々の物体毎の物体表現を取得できるように学習された機械学習モデルが提案されている。
【0004】
また、前述のように学習された機械学習モデルにより得られた物体表現は、例えば、物体認識に係る処理において活用することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0005】
Francesco Locatello, et.al,「Object-Centric Learning with Slot Attention」、[online]、2020年10月14日、arXiv、[2022年10月28日検索]、インターネット<URL:https://arxiv.org/pdf/2006.15055.pdf>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかし、非特許文献1に開示された技術によれば、例えば、複雑なテクスチャを有する物体が静止画像に含まれているような場合において、当該物体の境界の認識が困難であることに起因し、物体表現の取得精度が低下してしまう、という問題点がある。
【0007】
すなわち、非特許文献1に開示された技術によれば、物体認識における認識精度が低下してしまう場合がある、という前述の問題点に応じた課題が生じている。
【0008】
本開示の1つの目的は、物体認識における認識精度の低下を防ぐことが可能な学習装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0009】
本開示の一つの観点では、学習装置は、静止画像用の学習モデルを有する。前記学習モデルは、静止画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第1の物体マスクを生成するマスク生成手段を具備する。前記第1の物体マスクの生成に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第1のパラメータは、前記静止画像を含む動画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第2の物体マスクに対する前記第1の物体マスクの差を示す第1の損失に基づいて調整される。
【0010】
本開示の他の観点では、パラメータ調整方法は、静止画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第1の物体マスクを生成する静止画像用の学習モデルに対して適用される。前記第1の物体マスクの生成に係る処理に用いられる少なくとも1つのパラメータを含む第1のパラメータは、前記静止画像を含む動画像において物体が存在する領域を個々の物体毎に識別可能な第2の物体マスクに対する前記第1の物体マスクの差を示す第1の損失に基づいて調整される。
(【0011】以降は省略されています)

この特許をJ-PlatPatで参照する

関連特許

日本電気株式会社
検知装置
4日前
日本電気株式会社
量子デバイス
26日前
日本電気株式会社
液浸冷却装置
24日前
日本電気株式会社
ディスプレイアンテナ
12日前
日本電気株式会社
電子装置及び光出力方法
24日前
日本電気株式会社
アンテナ装置及びレドーム
16日前
日本電気株式会社
異常検知のための装置及び方法
5日前
日本電気株式会社
無線通信装置及び無線通信方法
25日前
日本電気株式会社
処理装置、処理方法、及びプログラム
16日前
日本電気株式会社
処理装置、処理方法、及びプログラム
24日前
日本電気株式会社
処理装置、処理方法、及びプログラム
3日前
日本電気株式会社
処理装置、処理方法、及びプログラム
24日前
日本電気株式会社
要求案生成装置、方法およびプログラム
4日前
日本電気株式会社
学習装置、学習方法、及び、プログラム
24日前
日本電気株式会社
アンテナ装置およびディスプレイアンテナ
12日前
日本電気株式会社
予測システム、予測装置、及び、予測方法
3日前
日本電気株式会社
無線通信装置、方法、及び無線通信システム
13日前
日本電気株式会社
光通信システム、光通信方法及びプログラム
4日前
日本電気株式会社
情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
3日前
日本電気株式会社
通信装置、システム、方法、及びプログラム
5日前
日本電気株式会社
需要予測装置、需要予測方法、及びプログラム
16日前
日本電気株式会社
需要予測装置、需要予測方法、及びプログラム
16日前
日本電気株式会社
画像処理装置、画像処理方法、及び、記録媒体
12日前
日本電気株式会社
情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
24日前
日本電気株式会社
顔認証支援装置、システム、方法及びプログラム
12日前
日本電気株式会社
情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
3日前
日本電気株式会社
情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
18日前
日本電気株式会社
情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
10日前
日本電気株式会社
情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
10日前
日本電気株式会社
質問生成装置、質問生成方法、およびプログラム
10日前
日本電気株式会社
質問生成装置、質問生成方法、およびプログラム
10日前
日本電気株式会社
言語処理装置、言語処理方法、およびプログラム
20日前
日本電気株式会社
LDPC復号化システム及びLDPC復号化方法
23日前
日本電気株式会社
光空間通信装置および光空間通信装置の制御方法
24日前
日本電気株式会社
情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
3日前
日本電気株式会社
情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
13日前
続きを見る