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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。
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【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)
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