特許ウォッチ

公開番号2025015476
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-30
出願番号2024114091
出願日2024-07-17
発明の名称画像分類器によりデジタル画像を分類し、画像分類器を訓練し、訓練のための画像データセットを決定するための装置及び方法
出願人ローベルトボツシユゲゼルシヤフトミツトベシユレンクテルハフツング,ROBERT BOSCH GMBH
代理人アインゼル・フェリックス=ラインハルト,個人,個人,個人,個人
主分類G06V 10/764 20220101AFI20250123BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像分類器(202)によりデジタル画像を分類するための装置及び方法に関する。
【解決手段】本方法は、物体を表すクラス(206)を提供するステップ(302)と、クラス(206)に応じて、物体を含む合成デジタル画像(208)を決定するステップ(304)と、合成デジタル画像(208)に応じて物体を表すクラス(206)を予測するように画像分類器(202)を訓練するステップ(402)と、デジタル画像に応じて画像分類器(202)によりクラスを決定するステップ(504)と、を含む。画像分類器を訓練するための、及び、訓練のための画像データセットを決定するための装置及び方法にも関する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
画像分類器（２０２）によりデジタル画像を分類するための方法であって、
物体を表すクラス（２０６）を提供するステップ（３０２）と、
前記クラス（２０６）に応じて、前記物体を含む合成デジタル画像（２０８）を決定するステップ（３０４）と、
前記合成デジタル画像（２０８）に応じて前記物体を表す前記クラス（２０６）を予測するように前記画像分類器（２０２）を訓練するステップ（４０２）と、
前記デジタル画像に応じて前記画像分類器（２０２）によりクラスを決定するステップ（５０４）と、
を含むことを特徴とする方法。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
センサ（１０６）、特に、カメラ、レーダセンサ、ＬｉＤＡＲセンサ、超音波センサ、赤外線センサ若しくは熱画像センサにより前記デジタル画像を捕捉するステップ（５０２）、又は、
前記クラスに応じて、技術システム（１１０）、特にロボット、好ましくは、車両、家電製品、電動工具、パーソナルアシストシステム、若しくは、アクセス制御システムを動作させるステップ（５０６）
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記クラス（２０６）又は複数のクラスにおける複数の合成デジタル画像（２０８）を決定するステップ（３０４）と、
前記画像分類器（２０２）を訓練するための前記合成デジタル画像を前記複数の合成デジタル画像（２０８）から選択するステップ（３０６）と、
を含むことを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記合成デジタル画像（２０８）を選択するステップ（３０６）は、
前記合成デジタル画像が含む前記物体が、前記合成デジタル画像（２０８）を決定するために提供される前記クラスによって表される前記物体であることを、事前訓練された画像分類器（２１２）により決定するステップ
を含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
画像分類器（２０２）によりデジタル画像を分類するために前記画像分類器を訓練するための方法であって、
物体を表すクラス（２０６）を提供するステップ（３０２）と、
前記クラス（２０６）に応じて、前記物体を含む合成デジタル画像（２０８）を決定するステップ（３０４）と、
前記合成デジタル画像（２０８）に応じて前記物体を表す前記クラス（２０６）を予測するように前記画像分類器（２０２）を訓練するステップ（４０２）と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
前記クラス又は複数のクラスにおける複数の合成デジタル画像（２０８）を決定するステップ（３０４）と、
前記画像分類器（２０２）を訓練するための前記合成デジタル画像（２０８）を前記複数の合成デジタル画像（２０８）から選択するステップ（３０６）と、
を含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記合成デジタル画像（２０８）を選択するステップ（３０６）は、
前記合成デジタル画像（２０８）が含む前記物体が、前記合成デジタル画像（２０８）を決定するために提供される前記クラスによって表される前記物体であることを、事前訓練された画像分類器（２１２）により決定するステップ
を含むことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
画像分類器（２０２）を訓練するための画像データセット（２１６）を決定するための方法であって、
物体を表すクラス（２０６）を提供するステップ（３０２）と、
前記クラス（２０６）に応じて、前記物体を含むとともに前記クラス（２０６）でラベル付けされる合成デジタル画像（２０８）を決定するステップ（３０４）と、
前記合成デジタル画像（２０８）を前記画像データセット（２１６）に追加するステップ（３０８）と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項９】
前記クラス（２０６）又は複数のクラスにおける複数の合成デジタル画像（２０８）を決定するステップ（３０４）と、
前記画像データセット（２１６）のための前記合成デジタル画像（２０８）を前記複数の合成デジタル画像（２０８）から選択するステップ（３０６）と、
を含むことを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記合成デジタル画像を選択するステップ（３０６）は、
前記合成デジタル画像が含む前記物体が、前記合成デジタル画像を決定するために提供される前記クラスによって表される前記物体であることを、事前訓練された画像分類器により決定するステップ
を含むことを特徴とする、請求項９に記載の方法。
（【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】
本発明は、画像分類器を用いてデジタル画像を分類し、画像分類器を訓練し、訓練のための画像データセットを決定するための装置及び方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
画像分類器の訓練は、現実世界の物体のデジタル画像を含む注釈付き訓練データを使用する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
画像分類器によりデジタル画像を分類するための方法は、物体を表すクラスを提供するステップと、クラスに応じて、物体を含む合成デジタル画像を決定するステップと、合成デジタル画像に応じて物体を表すクラスを予測するように画像分類器を訓練するステップと、デジタル画像に応じて画像分類器によりクラスを決定するステップと、を含む。画像分類器は、現実世界の物体のデジタル画像を伴うことなく訓練される。画像分類器は、人間による合成デジタル画像の注釈付けを必要とせずに訓練される。
【０００４】
実世界の物体のデジタル画像を分類又は使用するために、本方法は、センサ、特に、カメラ、レーダセンサ、ＬｉＤＡＲセンサ、超音波センサ、赤外線センサ若しくは熱画像センサによりデジタル画像を捕捉するステップ、又は、クラスに応じて、技術システム、特にロボット、好ましくは、車両、家電製品、電動工具、パーソナルアシストシステム、若しくは、アクセス制御システムを動作させるステップを含むものとしてよい。
【０００５】
本方法は、クラス又は複数のクラスにおける複数の合成デジタル画像を決定するステップと、画像分類器を訓練するための合成デジタル画像を複数の合成デジタル画像から選択するステップと、を含むものとしてもよい。
【０００６】
合成デジタル画像を選択するステップは、合成デジタル画像が含む物体が、合成デジタル画像を決定するために提供されるクラスによって表される物体であることを、事前訓練された画像分類器により決定するステップを含むものとしてもよい。これは、訓練で使用される合成デジタル画像がクラスの物体を適当に表すことを確実にする。
【０００７】
画像分類器を訓練して画像分類器によりデジタル画像を分類するための方法は、物体を表すクラスを提供するステップと、クラスに応じて、物体を含む合成デジタル画像を決定するステップと、合成デジタル画像に応じて物体を表すクラスを予測するように画像分類器を訓練するステップとを含む。このことは、訓練が人間の注釈もデジタル画像入力も必要としないことを意味する。
【０００８】
本方法は、クラス又は複数のクラスにおける複数の合成デジタル画像を決定するステップと、画像分類器を訓練するための合成デジタル画像を複数の合成デジタル画像から選択するステップと、を含むものとしてもよい。
【０００９】
合成デジタル画像を選択するステップは、合成デジタル画像が含む物体が、合成デジタル画像を決定するために提供されるクラスによって表される物体であることを、事前訓練された画像分類器により決定するステップを含むものとしてもよい。これは、訓練において、訓練で使用される合成デジタル画像がクラスの物体を適当に表すことを確実にする。
【００１０】
画像分類器を訓練するための画像データセットを決定するための方法は、物体を表すクラスを提供するステップと、クラスに応じて、物体を含むとともにクラスでラベル付けされる合成デジタル画像を決定するステップと、合成デジタル画像を画像データセットに追加するステップとを含むものとしてもよい。このことは、画像データセットを決定することが、人間の注釈もデジタル画像入力も必要としないことを意味する。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許