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公開番号2025018223
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-06
出願番号2023121741
出願日2023-07-26
発明の名称アノテーション方法及びアノテーション装置
出願人日産自動車株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250130BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械学習モデルの追加学習を効率的に行うことができるアノテーション方法を提供する。
【解決手段】アノテーション方法は、人物を含む画像における人物の骨格情報を検出し、検出した骨格情報に基づいて、画像における人物の特定の部位を含む検出領域を抽出する。アノテーション方法は、検出領域の画像を入力画像として機械学習モデルに入力し、検出領域内に存在する物体のラベルの候補又は物体特性の候補の少なくとも一方を推定する。アノテーション方法は、推定したラベルの候補又は物体特性の候補を出力する。出力したラベルの候補又は物体特性の候補に対してユーザにより入力された補正値を取得する。取得した補正値に基づいて、機械学習モデルを追加学習する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
コンピュータにより実行されるアノテーション方法であって、
人物を含む画像における前記人物の骨格情報を検出し、
検出した前記骨格情報に基づいて、前記画像における前記人物の特定の部位を含む検出領域を抽出し、
前記検出領域の画像を入力画像として機械学習モデルに入力し、前記検出領域内に存在する物体のラベルの候補又は物体特性の候補の少なくとも一方を推定し、
推定した前記ラベルの候補又は前記物体特性の候補を出力し、
出力した前記ラベルの候補又は前記物体特性の候補に対してユーザにより入力された補正値を取得し、
取得した前記補正値に基づいて、前記機械学習モデルを追加学習する
アノテーション方法。
続きを表示（約 990 文字）【請求項２】
推定した複数の前記ラベルの候補を出力し、表示部に表示する
請求項１に記載のアノテーション方法。
【請求項３】
前記表示部に表示した複数の前記ラベルの候補のうち、前記ユーザが選択したラベルの候補を、前記補正値として取得する
請求項２に記載のアノテーション方法。
【請求項４】
前記表示部に表示した前記ラベルの候補に対して前記ユーザが入力した文字列を、前記補正値として取得する
請求項２又は３に記載のアノテーション方法。
【請求項５】
推定した前記物体特性の候補は、物理量で表される、前記物体の特性に関わる数値であり、
前記物体特性の候補が取り得る値の範囲を出力し、表示部に表示する
請求項１に記載のアノテーション方法。
【請求項６】
前記範囲の中央値又は前記範囲の幅の少なくとも一方に対する前記ユーザによる入力値を、前記補正値として取得する
請求項５に記載のアノテーション方法。
【請求項７】
推定した前記ラベルの候補の確度が所定値よりも低い場合は、インターネット上で前記入力画像と類似する類似画像の画像検索を実行し、
前記類似画像の画像検索結果に基づいて前記ラベルの候補を抽出し、
抽出した前記ラベルの候補を出力する
請求項１に記載のアノテーション方法。
【請求項８】
推定した前記ラベルの候補又は前記物体特性の候補の確度に基づいて、前記ラベルの候補又は前記物体特性の候補を前記表示部に表示する際の表示形態を決定し、
決定した前記表示形態で前記ラベルの候補又は前記物体特性の候補を前記表示部に表示する
請求項２又は５に記載のアノテーション方法。
【請求項９】
前記前記範囲として、前記物体特性の候補の値に関する一又は複数のガウス分布の中央値と前記ガウス分布の幅を出力する
請求項５に記載のアノテーション方法。
【請求項１０】
前記ガウス分布の中央値と前記ガウス分布の幅の少なくとも一方に対する前記ユーザによる入力値を、前記補正値として取得する
請求項９に記載のアノテーション方法。
（【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、アノテーション方法及びアノテーション装置に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、生体由来の被写体の画像において、ユーザが、注目すべき対象領域に情報タブ（以下、アノテーションと言う）を付与する際の画像分析方法が開示されている。
【０００３】
特許文献１に記載の画像分析方法は、生体由来の被写体の第１の画像に対してユーザが付した第１のアノテーションに基づいて、第１の領域に関する情報を取得し、第１の画像又は第１の画像で撮像された領域の少なくとも一部を含む第２の画像から第１の領域に類似する類似領域を特定する。その後、特許文献１に記載の画像分析方法は、特定した類似領域に対応する第１の画像の第２の領域に第２のアノテーションを表示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０２１／１２５３０５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の発明は、大量の生体由来の被写体の画像にアノテーションを付す際に、その付与作業に要する手間及び時間を低減することができる。しかしながら、特許文献１に記載の発明は、機械学習モデルの追加学習を行うことが考慮されていない。機械学習モデルの追加学習を行う場合にも、ユーザの手間及び時間を低減し、追加学習を効率的に行うことができるアノテーション方法の登場が望まれる。
【０００６】
本発明は上記に鑑みてなされたものであり、その目的は、機械学習モデルの追加学習を効率的に行うことができるアノテーション方法及びアノテーション装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係るアノテーション方法は、人物を含む画像における人物の骨格情報を検出し、検出した骨格情報に基づいて、画像における人物の特定の部位を含む検出領域を抽出する。検出領域内に存在する物体のラベルの候補又は物体特性の候補の少なくとも一方を機械学習モデルにより推定する。推定したラベルの候補又は物体特性の候補に対してユーザにより入力された補正値を取得し、取得した補正値に基づいて、機械学習モデルを追加学習する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、機械学習モデルの追加学習を効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
図１は、一実施形態に係るアノテーション装置の構成例を示すブロック図である。
図２は、アノテーション装置が推定したラベルの候補の表示方法の具体例を示す図である。
図３は、一実施形態に係るアノテーション装置が実行する処理の一例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】
【００１０】
［アノテーション付与装置の構成］
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、一実施形態に係るアノテーション装置３０及びその周辺機器の構成例を示す。本実施形態に係るアノテーション装置３０は、撮像部１０と、操作表示部２０と接続される。
（【００１１】以降は省略されています）

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