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公開番号2024088718
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-02
出願番号2024060418,2023523453
出願日2024-04-03,2022-05-20
発明の名称教師データ生成装置、教師データ生成方法、及び画像処理装置
出願人京セラ株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06T 7/11 20170101AFI20240625BHJP(計算;計数)
要約【課題】ラベル情報の付与におけるロバスト性を向上できる教師データ生成装置、及び教師データ生成方法を提供する。
【解決手段】教師データ生成装置10は、画像データに対して画素の単位でセグメンテーションを実行する第1機械学習モデルを生成するための教師データを生成する。教師データ生成装置10は、認識対象50の画像を含む少なくとも1つの入力画像40を取得する入力部12と、入力画像40の第1領域から認識対象50の画像と判断された部分の輪郭に沿ったポリゴンデータ51の生成を行う第1の処理と、入力画像40を輝度勾配に基づき領域分割したセグメント52を設定する第2の処理と、第2の処理で設定したセグメント52に基づきポリゴンデータ51を修正した修正ポリゴンデータ55の生成と、入力画像40に対するラベル情報の付与とを実行し、教師データを生成する制御部と、教師データを出力する出力部とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得する入力部と、
前記入力画像の第１領域から前記認識対象と判断された部分の輪郭に沿った外縁を有するとともに前記認識対象と判断された前記部分を示すポリゴンデータの生成を行う第１の処理と、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理と、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータの前記外縁を修正した修正ポリゴンデータの生成と、前記入力画像に対するラベル情報の付与とを実行し、教師データを生成する制御部と、
前記教師データを出力する出力部と
を備え、
前記制御部は、前記第１の処理において、前記入力画像に含まれる前景と背景の認識に基づいて前記ポリゴンデータの生成を行う、
教師データ生成装置。
続きを表示（約 2,400 文字）【請求項２】
前記制御部は、前記第２の処理において、前記入力画像を前記セグメントに分割するスーパーピクセルを実行する、請求項１に記載の教師データ生成装置。
【請求項３】
認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得する入力部と、
前記入力画像の第１領域から前記認識対象と判断された部分の輪郭に沿った外縁を有するとともに前記認識対象と判断された前記部分を示すポリゴンデータの生成を行う第１の処理と、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理と、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータの前記外縁を修正した修正ポリゴンデータの生成と、前記入力画像に対するラベル情報の付与とを実行し、教師データを生成する制御部と、
前記教師データを出力する出力部と
を備え、
前記制御部は、前記入力画像のうち前記認識対象を含む領域を対象として前記第２の処理を行うことによって前記セグメントを設定し、前記第２の処理を行った前記入力画像の領域における前記ポリゴンデータの作成を行う、
教師データ生成装置。
【請求項４】
認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得する入力部と、
前記入力画像の第１領域から前記認識対象と判断された部分の輪郭に沿った外縁を有するとともに前記認識対象と判断された前記部分を示すポリゴンデータの生成を行う第１の処理と、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理と、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータの前記外縁を修正した修正ポリゴンデータの生成と、前記入力画像に対するラベル情報の付与とを実行し、教師データを生成する制御部と、
前記教師データを出力する出力部と
を備え、
前記制御部は、前記入力画像に前記ラベル情報を付与し、前記ラベル情報に適合する前記ポリゴンデータを生成する、
教師データ生成装置。
【請求項５】
認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得する入力部と、
前記入力画像の第１領域から前記認識対象と判断された部分の輪郭に沿った外縁を有するとともに前記認識対象と判断された前記部分を示すポリゴンデータの生成を行う第１の処理と、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理と、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータの前記外縁を修正した修正ポリゴンデータの生成と、前記入力画像に対するラベル情報の付与とを実行し、教師データを生成する制御部と、
前記教師データを出力する出力部と
を備え、
前記制御部は、前記第１の処理において、色相情報に基づく背景除去、グラフカット、及び、第２機械学習モデルによる前記認識対象の検出の推論のうち少なくとも１つを含む所定のアルゴリズムに基づいて、前記ポリゴンデータを生成する、
教師データ生成装置。
【請求項６】
前記制御部は、前記所定のアルゴリズムとして、前記認識対象の検出の推論で得られた前記認識対象の輪郭をコスト関数として前記グラフカットを実行する、請求項５に記載の教師データ生成装置。
【請求項７】
前記制御部は、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータを修正した結果に基づいて、前記第２機械学習モデルを学習させる、請求項５に記載の教師データ生成装置。
【請求項８】
認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得する入力部と、
前記入力画像の第１領域から前記認識対象と判断された部分の輪郭に沿った外縁を有するとともに前記認識対象と判断された前記部分を示すポリゴンデータの生成を行う第１の処理と、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理と、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータの前記外縁を修正した修正ポリゴンデータの生成と、前記入力画像に対するラベル情報の付与とを実行し、教師データを生成する制御部と、
前記教師データを出力する出力部と
を備え、
前記制御部は、前記ポリゴンデータと前記修正ポリゴンデータの差分又は前記修正ポリゴンデータへの修正データに基づき、入力される前記入力画像を補正する、
教師データ生成装置。
【請求項９】
認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得する入力部と、
前記入力画像の第１領域から前記認識対象と判断された部分の輪郭に沿った外縁を有するとともに前記認識対象と判断された前記部分を示すポリゴンデータの生成を行う第１の処理と、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理と、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータの前記外縁を修正した修正ポリゴンデータの生成と、前記入力画像に対するラベル情報の付与とを実行し、教師データを生成する制御部と、
前記教師データを出力する出力部と
を備え、
前記制御部は、ポリゴンデータの修正データに基づいて、後で処理される前記入力画像に対する前処理に適用する前処理パラメータ値を修正する、
教師データ生成装置。
【請求項１０】
前記制御部は、生成された前記ポリゴンデータに対応する部分を含む前記入力画像の第２領域に前記第２の処理を行い、前記第２の処理で設定されたセグメントに基づき修正して生成した前記修正ポリゴンデータに対応する前記入力画像の部分に対して前記ラベル情報の付与を実行する、請求項１から９までのいずれか一項に記載の教師データ生成装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
（関連出願へのクロスリファレンス）
本出願は、日本国特許出願２０２１－８７２０６号（２０２１年５月２４日出願）の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
続きを表示（約 2,300 文字）【０００２】
本開示は、教師データ生成装置、教師データ生成方法、及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
従来、機械学習モデルを用いて画像をセグメンテーションした結果に基づいて画像に付したラベルを含む教師データを作成する装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１０１５３５号公報
【発明の概要】
【０００５】
本開示の一実施形態に係る教師データ生成装置は、入力部と、制御部と、出力部とを備える。前記入力部は、認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得する。前記制御部は、前記入力画像の第１領域から前記認識対象の画像と判断された部分の輪郭に沿ったポリゴンデータの生成を行う第１の処理を実行する。前記制御部は、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理を実行する。前記制御部は、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータを修正した修正ポリゴンデータを生成する。前記制御部は、前記入力画像に対してラベル情報を付与し、教師データを生成する。前記出力部は、前記教師データを出力する。
【０００６】
本開示の一実施形態に係る教師データ生成方法は、認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得することを含む。前記教師データ生成方法は、前記入力画像の第１領域から前記認識対象の画像と判断された部分の輪郭に沿ったポリゴンデータの生成を行う第１の処理を実行することを含む。前記教師データ生成方法は、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理を実行することを含む。前記教師データ生成方法は、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータを修正した修正ポリゴンデータを生成することを含む。前記教師データ生成方法は、前記入力画像に対してラベル情報を付与することを含む。前記教師データ生成方法は、教師データを生成して出力することを含む。
【０００７】
本開示の一実施形態に係る画像処理装置は、入力部と、制御部とを備える。前記入力部は、認識対象の画像を含む少なくとも１つの入力画像を取得する。前記制御部は、前記入力画像の第１領域から前記認識対象の画像と判断された部分の輪郭に沿ったポリゴンデータの生成を行う第１の処理を実行する。前記制御部は、前記入力画像を輝度勾配に基づき領域分割したセグメントを設定する第２の処理を実行する。前記制御部は、前記第２の処理で設定したセグメントに基づき前記ポリゴンデータを修正した修正ポリゴンデータを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
一実施形態に係る教師データ生成装置の構成例を示すブロック図である。
認識対象を含む入力画像の一例を示す図である。
入力画像に対して前処理を実行した前処理画像の一例を示す図である。
認識対象の初期ポリゴンを生成した初期ポリゴン画像の一例を示す図である。
初期ポリゴンの生成モードを選択する操作画面の一例を示す図である。
スーパーピクセルを実行して領域を生成したセグメント画像の一例を示す図である。
指定領域に対してスーパーピクセルを実行したセグメント画像の一例を示す図である。
認識対象のポリゴンに含まれる領域のうち削除領域が特定されたセグメント画像の一例を示す図である。
初期ポリゴンを修正して修正ポリゴンを生成した修正ポリゴン画像の一例を示す図である。
初期ポリゴンと修正ポリゴンとを比較する図である。
教師データ生成方法の手順例を示すフローチャートである。
機械学習による推論によって初期ポリゴンを生成する手順の一例を示すフローチャートである。
色相データを用いた前景抽出によって初期ポリゴンを生成する手順の一例を示すフローチャートである。
グラフカットによって初期ポリゴンを生成する手順の一例を示すフローチャートである。
ポリゴンの修正データに基づいて初期ポリゴンの生成のための機械学習を実行する手順例を示すフローチャートである。
図１５のフローチャートの続きの手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
機械学習モデルを用いて対象物にラベル情報を付与する場合において、学習した対象物とは異なる対象物に対するラベル情報の付与の精度が低下し得る。つまり、ラベル情報の付与におけるロバスト性が低下し得る。本開示の一実施形態に係る教師データ生成装置、及び教師データ生成装置によれば、ラベル情報の付与におけるロバスト性が向上し得る。
【００１０】
（教師データ生成装置１０の構成例）
本開示の一実施形態に係る教師データ生成装置１０は、画素を有する画像データであって、認識対象５０（図２等参照）の画像を含む画像データに対して画素の単位でセグメンテーションを行う機械学習モデルを生成するための教師データを作成する。セグメンテーションを行う機械学習モデルは、第１機械学習モデルとも称される。教師データ生成装置１０は、認識対象５０の画像を含む少なくとも１つの入力画像４０（図２等参照）に対して認識対象５０の輪郭を表すポリゴンを関連づけた情報を、教師データとして生成する。
（【００１１】以降は省略されています）

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