特許ウォッチ

公開番号2025028408
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-03
出願番号2023133211
出願日2023-08-18
発明の名称情報処理プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置
出願人富士通株式会社
代理人個人
主分類G06V 10/778 20220101AFI20250221BHJP(計算;計数)
要約【課題】物体検出モデルの検出精度の劣化を抑制する情報処理プログラム、情報処理方法、情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置10は、物体を検出する第1の物体検出モデルの第1の画像に対する検出結果を取得する推論処理部141と、前記検出結果に応じて前記第1の画像の一部の領域に対するユーザからの指定を受け付けるアノテーション部142と、前記第1の画像から前記一部の領域に含まれる前記物体がマスクされた第2の画像を生成するマスク処理部143と、前記第2の画像を用いて機械学習を実行し、前記物体を検出する第2の物体検出モデルを生成する学習処理部140と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
物体を検出する第１の物体検出モデルの第１の画像に対する検出結果を取得し、
前記検出結果に応じて前記第１の画像に含まれる領域のうち一部の領域に対する指定を受けつけると、前記第１の画像から前記一部の領域に含まれる前記物体がマスクされた第２の画像を生成し、
前記第２の画像を用いた機械学習により、前記物体を検出する第２の物体検出モデルを生成する
処理をコンピュータに実施させることを特徴とする情報処理プログラム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記検出結果に応じて前記第１の画像に含まれる前記物体のうち一部の前記物体に対する前記検出結果の修正を受けつけ、
前記第２の物体検出モデルを生成する処理は、前記第２の画像と前記修正に基づいて生成されたデータとを用いた機械学習により前記第２の物体検出モデルを生成する処理である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項３】
前記第２の画像を生成する処理は、前記一部の領域を単色で塗りつぶすことにより、前記第２の画像を生成する処理である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記第２の画像を生成する処理は、前記物体がない状態の前記一部の領域を撮像した第３の画像で前記一部の領域を置き換えることにより、前記第２の画像を生成する処理である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記第１の物体検出モデルの第３の画像に対する検出結果を取得し、
前記第２の画像を生成する処理は、前記第３の画像に対する前記検出結果に含まれる確信度が閾値よりも低い場合または前記第３の画像から前記物体が検出されない場合に、前記一部の領域を前記第３の画像に置き換えることにより、前記第２の画像を生成する処理である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
物体を検出する第１の物体検出モデルの第１の画像に対する検出結果を取得し、
前記検出結果に応じて前記第１の画像に含まれる領域のうち一部の領域に対する指定を受けつけると、前記第１の画像から前記一部の領域に含まれる前記物体がマスクされた第２の画像を生成し、
前記第２の画像を用いた機械学習により、前記物体を検出する第２の物体検出モデルを生成する
処理をコンピュータが実施することを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
物体を検出する第１の物体検出モデルの第１の画像に対する検出結果を取得し、
前記検出結果に応じて前記第１の画像に含まれる領域のうち一部の領域に対する指定を受けつけると、前記第１の画像から前記一部の領域に含まれる前記物体がマスクされた第２の画像を生成し、
前記第２の画像を用いた機械学習により、前記物体を検出する第２の物体検出モデルを生成する
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法、情報処理装置に関するものである。
続きを表示（約 1,000 文字）【背景技術】
【０００２】
機械学習の分野において、機械学習モデルを用いて画像の中に存在する物体の領域と物体の名称とを推測する物体検出の技術がある。物体検出の機械学習モデルは物体検出モデルと呼ばれる。物体検出の技術は、教師あり学習であり、画像の中に存在する物体毎に物体の領域を示す領域情報と物体の名称を示すラベルとが付されたアノテーションデータを用いて、機械学習が実行される。
【０００３】
従来技術では、既存の物体検出モデルに画像が入力され、得られた検出結果が入力された画像に対するアノテーションデータに用いられる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
国際公開第２０２３／２８６８４７号
特開２０２１－０８９４９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、誤検出を含む検出結果がそのままアノテーションデータに用いられると、アノテーションデータに誤った情報が含まれるため、当該アノテーションデータを用いて生成される物体検出モデルの検出精度が劣化する場合がある。
【０００６】
一つの側面では、本発明は、物体検出モデルの検出精度の劣化を抑制することができる情報処理プログラム、情報処理方法及び情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの態様において、物体を検出する第１の物体検出モデルの第１の画像に対する検出結果を取得し、検出結果に応じて第１の画像の一部の領域に対する指定を受け付けると、第１の画像から一部の領域に含まれる物体がマスクされた第２の画像を生成し、第２の画像を用いて機械学習を実行し、物体を検出する第２の物体検出モデルを生成する処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラムが提供される。
【０００８】
一つの態様では、上記の情報処理プログラムに基づく処理と同様の処理をコンピュータが実行する情報処理方法が提供される。
【０００９】
一つの態様では、上記情報処理プログラムに基づく処理と同様の処理を実行する情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
一つの側面では、物体検出モデルの検出精度の劣化を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許