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公開番号2025059065
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-09
出願番号2024167383
出願日2024-09-26
発明の名称符号化、特に、オブジェクト検出、イベント認識又はセグメント化のために構成された第1のモデルを訓練、検査、認証又は検証するための符号化にレーダスペクトルをマッピングするための第1のエンコーダを訓練するための装置及びコンピュータ実装された方法
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,個人
主分類G06T 9/00 20060101AFI20250401BHJP(計算;計数)
要約【課題】オブジェクト検出、イベント認識又はセグメント化のために構成されたモデルを訓練、検査、認証又は検証するための符号化にレーダスペクトルをマッピングするためのエンコーダを訓練する装置及びコンピュータ実装された方法を提供する。
【解決手段】方法は、特徴空間内のレーダスペクトル204の符号化にレーダスペクトルをマッピングする第1のエンコーダ202及びデジタル画像の符号化にデジタル画像をマッピングする第2のエンコーダ210を提供し、オブジェクトの少なくとも一部のレーダ反射を含んだレーダスペクトルと、少なくとも一部を描写したデジタル画像208を提供し、第1のエンコーダによりレーダスペクトルを第1の符号化206にマッピングし、第2のエンコーダによりデジタル画像を第2の符号化212にマッピングし、第1、第2の符号化との間の距離に応じて第1、第2のエンコーダを訓練する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
符号化、特に、オブジェクト検出、イベント認識又はセグメント化のために構成された第１のモデル（４０２）を訓練、検査、認証又は検証するための符号化にレーダスペクトルをマッピングするための第１のエンコーダ（２０２）を訓練するためのコンピュータ実装された方法であって、
前記方法は、
前記第１のエンコーダ（２０２）を提供すること（５０２）であって、前記第１のエンコーダ（２０２）は、第１の特徴空間内の第１の符号化（２０６）に第１のレーダスペクトル（２０４）をマッピングするように構成される、こと（５０２）と、
第２のエンコーダ（２１０）を提供すること（５０４）であって、前記第２のエンコーダ（２１０）は、前記第１の特徴空間内の第２の符号化（２１２）に第１のデジタル画像（２０８）をマッピングするように構成される、こと（５０４）と、
前記第１のレーダスペクトル（２０４）及び前記第１のデジタル画像（２０８）を提供すること（５０６）であって、前記第１のレーダスペクトル（２０４）は、第１のオブジェクトの少なくとも一部のレーダ反射を含み、前記第１のデジタル画像（２０８）は、前記第１のオブジェクトの少なくとも一部を描写し、前記第１のレーダスペクトル（２０４）及び前記第１のデジタル画像（２０８）は、好ましくは同時に同一の現実世界のシーンを表す、こと（５０６）と、
前記第１のエンコーダ（２０２）により前記第１のレーダスペクトル（２０４）を前記第１の符号化（２０６）にマッピングすること（５０８）と、
前記第２のエンコーダ（２１０）により前記第１のデジタル画像（２０８）を前記第２の符号化（２１２）にマッピングすること（５１０）と、
前記第１の符号化（２０６）と前記第２の符号化（２１２）との間の距離に応じて前記第１のエンコーダ（２０２）及び／又は前記第２のエンコーダ（２１０）を訓練すること（５１２）と、
を含む、方法において、
前記方法は、
前記第１の特徴空間内の符号化にキャプションをマッピングするように構成された第３のエンコーダ（３０４）を提供すること（５１４）と、
前記第１のデジタル画像のキャプション（３０２）を提供すること（５１６）と、
前記第３のエンコーダ（３０４）により前記第１のデジタル画像（２０８）の前記キャプション（３０２）を前記第１の特徴空間内の第３の符号化（３０６）にマッピングすること（５１８）と、
前記第１の符号化（２０６）と前記第３の符号化（３０６）との間の距離に応じて前記第１のエンコーダ（２０２）及び／又は前記第３のエンコーダ（３０４）を訓練すること（５２０）であって、前記第１のデジタル画像（２０８）の前記キャプション（３０２）を提供すること（５１６）は、意味論的なセグメント化を決定することを含み、前記意味論的なセグメント化は、前記第１のデジタル画像（２０８）の第１の部分、特に第１のピクセル又はピクセルの第１のセグメントをクラス名と関連付ける、こと（５２０）と、
前記キャプション（３０２）用のテンプレートを提供することであって、前記テンプレートは、前記キャプションのステートメントの一部及び第１のプレースホルダを含む、ことと、
前記ステートメントを作成するために前記テンプレート内の前記第１のスペースホルダを前記クラス名と置き換えることと、
を含むことを特徴とする、方法。
続きを表示（約 6,200 文字）【請求項２】
符号化、特に、オブジェクト検出、イベント認識又はセグメント化のために構成された第１のモデル（４０２）を訓練、検査、認証又は検証するための符号化にレーダスペクトルをマッピングするための第１のエンコーダ（２０２）を訓練するためのコンピュータ実装された方法であって、
前記方法は、
前記第１のエンコーダ（２０２）を提供すること（５０２）であって、前記第１のエンコーダ（２０２）は、第１の特徴空間内の第１の符号化（２０６）に第１のレーダスペクトル（２０４）をマッピングするように構成される、こと（５０２）と、
第２のエンコーダ（２１０）を提供すること（５０４）であって、前記第２のエンコーダ（２１０）は、前記第１の特徴空間内の第２の符号化（２１２）に第１のデジタル画像（２０８）をマッピングするように構成される、こと（５０４）と、
前記第１のレーダスペクトル（２０４）及び前記第１のデジタル画像（２０８）を提供すること（５０６）であって、前記第１のレーダスペクトル（２０４）は、第１のオブジェクトの少なくとも一部のレーダ反射を含み、前記第１のデジタル画像（２０８）は、前記第１のオブジェクトの少なくとも一部を描写し、前記第１のレーダスペクトル（２０４）及び前記第１のデジタル画像（２０８）は、好ましくは同時に同一の現実世界のシーンを表す、こと（５０６）と、
前記第１のエンコーダ（２０２）により前記第１のレーダスペクトル（２０４）を前記第１の符号化（２０６）にマッピングすること（５０８）と、
前記第２のエンコーダ（２１０）により前記第１のデジタル画像（２０８）を前記第２の符号化（２１２）にマッピングすること（５１０）と、
前記第１の符号化（２０６）と前記第２の符号化（２１２）との間の距離に応じて前記第１のエンコーダ（２０２）及び／又は前記第２のエンコーダ（２１０）を訓練すること（５１２）と、
を含む、方法において、
前記方法は、
前記第１の特徴空間内の符号化にキャプションをマッピングするように構成された第３のエンコーダ（３０４）を提供することと、
第２のレーダスペクトル及び第２のデジタル画像を提供することであって、前記第２のデジタル画像は、オブジェクト、特に前記第１のオブジェクト又は第２のオブジェクトの少なくとも一部を描写し、前記第２のレーダスペクトルは、前記オブジェクトの少なくとも一部のレーダ反射を含み、前記第２のレーダスペクトル及び前記第２のデジタル画像は、好ましくは同時に同一の現実世界のシーンを表す、ことと、
前記第２のデジタル画像のキャプションを提供することと、
前記第３のエンコーダにより前記第２のデジタル画像の前記キャプションを前記第１の特徴空間内の第３の符号化にマッピングすることと、
前記第１の符号化（２０６）と前記第３の符号化との間の距離に応じて前記第１のエンコーダ（２０２）及び／又は前記第３のエンコーダ（３０４）を訓練することであって、前記第２のデジタル画像の前記キャプションを提供することは、意味論的なセグメント化を決定することを含み、前記意味論的なセグメント化は、前記第２のデジタル画像の第１の部分、特に第１のピクセル又はピクセルの第１のセグメントをクラス名と関連付ける、ことと、
前記キャプション用のテンプレートを提供することであって、前記テンプレートは、前記キャプションのステートメントの一部及び第１のプレースホルダを含む、ことと、
前記ステートメントを作成するために前記テンプレート内の前記第１のスペースホルダを前記クラス名と置き換えることと、
を含むことを特徴とする、方法。
【請求項３】
前記第１のデジタル画像（２０８）の前記キャプション（３０２）を提供すること（５１６）は、
クラス名のセットを提供することと、
カテゴリのセットを提供することと、
を含み、
前記クラス名のセットの少なくとも１つのクラス名は、前記カテゴリのセットの少なくとも１つのカテゴリに関連付けられ、
前記テンプレートを提供することは、
前記カテゴリのセットのカテゴリ用の前記第１のプレースホルダを有する前記テンプレートを提供することを含み、
前記第１のデジタル画像（２０８）の前記キャプション（３０２）を提供すること（５１６）は、
前記第１のデジタル画像（２０８）の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントを前記クラス名のセットのクラス名と関連付けることと、
前記第１のデジタル画像（２０６）の前記キャプション（３０２）の第１のステートメントを作成するために、前記カテゴリ用の前記プレースホルダを、前記カテゴリに関連付けられかつ前記第１のデジタル画像（２０６）の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントに関連付けられた第１のクラス名と置き換えることと、
前記第１のデジタル画像（２０８）の前記キャプション（３０２）の第２のステートメントを作成するために、前記カテゴリ用の前記プレースホルダを、前記カテゴリに関連付けられかつ前記第１のデジタル画像（２０８）の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントに関連付けられた第２のクラス名と置き換えることと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第２のデジタル画像の前記キャプションを提供することは、
前記第２のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントを前記クラス名のセットのクラス名と関連付けることと、
前記第２のデジタル画像の前記キャプションの第１のステートメントを作成するために、前記カテゴリ用の前記プレースホルダを、前記カテゴリに関連付けられかつ前記第２のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントに関連付けられた第１のクラス名と置き換えることと、
前記第２のデジタル画像の前記キャプションの第２のステートメントを作成するために、前記カテゴリ用の前記プレースホルダを、前記カテゴリに関連付けられかつ前記第２のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントに関連付けられた第２のクラス名と置き換えることと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のデジタル画像（２０８）を提供すること（５０８）は、
前記第１のデジタル画像の前記ピクセルに関連付けられた深度情報を提供することであって、前記第１のデジタル画像（２０８）の前記キャプション（３０２）を提供すること（５１６）は、前記第１のデジタル画像（２０８）内に描写された別のオブジェクトに対するオブジェクトの位置を記述する属性のセットを提供することを含む、ことと、
前記第１のオブジェクトを描写する前記ピクセルの少なくとも一部に関連付けられた前記深度情報及び前記他のオブジェクトを描写する前記ピクセルの少なくとも一部に関連付けられた前記深度情報に応じて、前記第１のデジタル画像（２０８）内に描写された別のオブジェクトに対する前記第１のオブジェクトの位置を決定することと、
前記位置に応じて前記属性のセットから属性を選択することと、
前記属性のセットの属性のための２つの第１のプレースホルダ及び１つの第２のプレースホルダを有する前記テンプレートを提供することと、
前記第２のプレースホルダを前記属性と置き換え、前記２つの第１のプレースホルダを、それぞれ前記第１のオブジェクト及び前記他のオブジェクトの前記クラス名と置き換えることと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１又は３に記載の方法。
【請求項６】
前記第２のデジタル画像を提供することは、
前記第２のデジタル画像の前記ピクセルに関連付けられた深度情報を提供することであって、前記第２のデジタル画像の前記キャプションを提供することは、前記第２のデジタル画像内に描写された別のオブジェクトに対するオブジェクトの位置を記述する属性のセットを提供することを含む、ことと、
前記第２のオブジェクトを描写する前記ピクセルの少なくとも一部に関連付けられた前記深度情報及び前記他のオブジェクトを描写する前記ピクセルの少なくとも一部に関連付けられた前記深度情報に応じて、前記第２のデジタル画像内に描写された別のオブジェクトに対する前記第２のオブジェクトの位置を決定することと、
前記位置に応じて前記属性のセットから属性を選択することと、
前記属性のセットの属性のための２つの第１のプレースホルダ及び１つの第２のプレースホルダを有する前記テンプレートを提供することと、
前記第２のプレースホルダを前記属性と置き換え、前記２つの第１のプレースホルダを、それぞれ前記第１のオブジェクト及び前記他のオブジェクトの前記クラス名と置き換えることと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項２又は４に記載の方法。
【請求項７】
前記キャプション（３０２）を提供すること（５１６）は、
ステートメント用のテンプレートのセットを提供することであって、前記テンプレートのセット内の前記テンプレートは、前記第１のプレースホルダ及びそれぞれのステートメントの一部を含む、ことと、
特にランダムにテンプレートのセットから前記キャプション（３０２）用の前記テンプレートを選択することと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記方法は、
レーダスペクトルを第２の特徴空間内の符号化にマッピングするように構成された前記第１のモデル（４０２）の第１の部分（４０４）により前記第１のレーダスペクトル（２０４）を、前記第２の特徴空間内の第１の符号化（４０８）にマッピングすること（６０２）と、
前記第１の特徴空間内の符号化を前記第２の特徴空間内の符号化にマッピングするように構成された第２のモデル（４１０）による前記第１の特徴空間内の前記第１の符号化（２０６）を、前記第２の特徴空間内の第２の符号化（４１２）にマッピングすること（６０４）と、
前記第１のモデル（４０２）の第２の部分（４０６）による前記第２の特徴空間内の前記第１の符号化（４０８）及び前記第２の特徴空間内の前記第２の符号化（４１２）を、前記第１のモデル（４０２）の出力（４１４）にマッピングすること（６０６）と、
前記出力（４１４）用のグラウンドトゥルースを提供すること（６０８）と、
前記出力（４１４）と前記グラウンドトゥルースとの間の差に応じて前記第１のモデル（４０２）を訓練すること（６１０）であって、前記出力（４１４）及び前記グラウンドトゥルースは、前記レーダスペクトル内で検出された少なくとも１つのオブジェクト、又は、前記レーダスペクトル内で認識されたイベント、又は、前記レーダスペクトルのセグメント化を特徴付ける、こと（６１０）と、
を含むことを特徴とする、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記方法は、
デジタル画像を第２の特徴空間内の符号化にマッピングするために構成された前記第１のモデル（４０２）の第１の部分により前記第２のデジタル画像を、前記第２の特徴空間内の第１の符号化にマッピングすることと、
前記第１の特徴空間からの符号化を前記第２の特徴空間内の符号化にマッピングするように構成された第２のモデル（４１０）による前記第１の符号化を、前記第２の特徴空間内の第２の符号化にマッピングすることと、
前記第１のモデル（４０２）の第２の部分による前記第２の特徴空間内の前記第１の符号化及び前記第２の特徴空間内の前記第２の符号化を、前記第１のモデル（４０２）の出力にマッピングすることと、
前記出力用のグラウンドトゥルースを提供することと、
前記出力と前記グラウンドトゥルースとの間の差に応じて前記第１のモデル（４０２）を訓練することであって、前記出力及び前記グラウンドトゥルースは、前記レーダスペクトル内で検出された少なくとも１つのオブジェクト、又は、前記レーダスペクトル内で認識されたイベント、又は、前記レーダスペクトルのセグメント化を特徴付ける、ことと、
を含むことを特徴とする、請求項２又は４に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法は、
第３のレーダスペクトルを提供することと、
前記第１のエンコーダ（２０４）により前記第３のレーダスペクトルを前記第１の特徴空間内の前記第３のレーダスペクトルの符号化にマッピングすることと、
第２の特徴空間内の符号化にマッピングするように構成された第１のモデル（４０２）の第１の部分（４０４）により前記第３のレーダスペクトルを、前記第２の特徴空間内の第１の符号化にマッピングすることと、
前記第１の特徴空間内の符号化を前記第２の特徴空間内の符号化にマッピングするように構成された第２のモデル（４１０）により前記第１の特徴空間内の前記第３のレーダスペクトルの前記符号化を、前記第２の特徴空間内の第２の符号化（４１２）にマッピングすることと、
前記第１のモデル（４０２）の第２の部分（４０６）により前記第２の特徴空間内の前記第１の符号化及び前記第２の特徴空間内の前記第２の符号化を、前記第１のモデル（４０２）の出力（４１４）にマッピングすることと、
前記出力（４１４）用のグラウンドトゥルースを提供すること（６０８）と、
前記出力（４１４）と前記グラウンドトゥルースとの間の差に応じて前記第１のモデル（４０２）を訓練すること（６１０）であって、前記出力（４１４）及び前記グラウンドトゥルースは、前記レーダスペクトル内で検出された少なくとも１つのオブジェクト、又は、前記レーダスペクトル内で認識されたイベント、又は、前記レーダスペクトルのセグメント化を特徴付ける、こと（６１０）と、
を含むことを特徴とする、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法。
（【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】
背景
本発明は、符号化、特に、オブジェクト検出、イベント認識又はセグメント化のために構成された第１のモデルを訓練、検査、認証又は検証するための符号化にレーダスペクトルをマッピングするための第１のエンコーダを訓練するための装置及びコンピュータ実装された方法に関する。
続きを表示（約 3,400 文字）【背景技術】
【０００２】
米国特許出願公開第２０２０／１７４１１２Ａ１号明細書及び米国特許出願公開第２０２０／０８２２１９Ａ１号明細書は、センサ融合を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
米国特許出願公開第２０２０／１７４１１２Ａ１号明細書
米国特許出願公開第２０２０／０８２２１９Ａ１号明細書
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
独立請求項に記載の装置及びコンピュータ実装された方法は、オブジェクト検出、イベント認識又はセグメント化のためのレーダスペクトル符号化にデジタル画像からの情報を挿入する。
【０００５】
これは、第１のデジタル画像からの情報が、オブジェクト検出、イベント認識又はセグメント化のための第１のモデルに挿入されることを意味する。第３のエンコーダは微調整に使用される。第２のエンコーダは、事前訓練された画像言語モデルの一部であり得る。第２のエンコーダは、訓練において第１のエンコーダの訓練と共に微調整される場合がある。クラス名付きのステートメントは、第１のデジタル画像又は第２のデジタル画像のコンテンツから自動的に作成される。第３のエンコーダは、事前訓練された画像言語モデルの一部であり得る。第３のエンコーダは、訓練において第１のエンコーダの訓練と共に微調整される場合がある。
【０００６】
第１のデジタル画像のキャプションを提供することは、クラス名のセットを提供することと、カテゴリのセットを提供することとを含む場合があり、クラス名のセットの少なくとも１つのクラス名は、カテゴリのセットの少なくとも１つのカテゴリに関連付けられ、テンプレートを提供することは、カテゴリのセットのカテゴリ用の第１のプレースホルダを有するテンプレートを提供することを含む。第１のデジタル画像のキャプションを提供することは、第１のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントをクラス名のセットのクラス名と関連付けることと、第１のデジタル画像のキャプションの第１のステートメントを作成するために、カテゴリ用のプレースホルダを、カテゴリに関連付けられかつ第１のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントに関連付けられた第１のクラス名と置き換えることと、第１のデジタル画像のキャプションの第２のステートメントを作成するために、カテゴリ用のプレースホルダを、カテゴリに関連付けられかつ第１のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントに関連付けられた第２のクラス名と置き換えることと、を含む場合がある。第２のデジタル画像のキャプションを提供することは、第２のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントをクラス名のセットのクラス名と関連付けることと、第２のデジタル画像のキャプションの第１のステートメントを作成するために、カテゴリ用のプレースホルダを、カテゴリに関連付けられかつ第２のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントに関連付けられた第１のクラス名と置き換えることと、第２のデジタル画像のキャプションの第２のステートメントを作成するために、カテゴリ用のプレースホルダを、カテゴリに関連付けられかつ第２のデジタル画像の少なくとも１つの部分、特に少なくとも１つのピクセル又はピクセルの少なくとも１つのセグメントに関連付けられた第２のクラス名と置き換えることと、を含む場合がある。これは、同一のカテゴリの異なるクラス名を含む複数のステートメントが同一のテンプレートから自動的に生成されることを意味する。
【０００７】
第１のデジタル画像を提供することは、第１のデジタル画像のピクセルに関連付けられた深度情報を提供することであって、第１のデジタル画像のキャプションを提供することは、第１のデジタル画像内に描写された別のオブジェクトに対するオブジェクトの位置を記述する属性のセットを提供することを含む、ことと、第１のオブジェクトを描写するピクセルの少なくとも一部に関連付けられた深度情報及び他のオブジェクトを描写するピクセルの少なくとも一部に関連付けられた深度情報に応じて、第１のデジタル画像内に描写された別のオブジェクトに対する第１のオブジェクトの位置を決定することと、位置に応じて属性のセットから属性を選択することと、属性のセットの属性のための２つの第１のプレースホルダ及び１つの第２のプレースホルダを有するテンプレートを提供することと、第２のプレースホルダを属性と置き換え、２つの第１のプレースホルダを、それぞれ第１のオブジェクト及び他のオブジェクトのクラス名と置き換えることと、を含む。深度情報は、第１のデジタル画像のキャプションをさらに改善する。
【０００８】
第２のデジタル画像を提供することは、第２のデジタル画像のピクセルに関連付けられた深度情報を提供することであって、第２のデジタル画像のキャプションを提供することは、第２のデジタル画像内に描写された別のオブジェクトに対するオブジェクトの位置を記述する属性のセットを提供することを含む、ことと、第２のオブジェクトを描写するピクセルの少なくとも一部に関連付けられた深度情報及び他のオブジェクトを描写するピクセルの少なくとも一部に関連付けられた深度情報に応じて、第２のデジタル画像内に描写された別のオブジェクトに対する第２のオブジェクトの位置を決定することと、位置に応じて属性のセットから属性を選択することと、属性のセットの属性のための２つの第１のプレースホルダ及び１つの第２のプレースホルダを有するテンプレートを提供することと、第２のプレースホルダを属性と置き換え、２つの第１のプレースホルダを、それぞれ第１のオブジェクト及び他のオブジェクトのクラス名と置き換えることと、を含む。深度情報は、第２のデジタル画像のキャプションをさらに改善する。
【０００９】
キャプションを提供することは、ステートメント用のテンプレートのセットを提供することであって、テンプレートのセット内のテンプレートが第１のプレースホルダ及びそれぞれのステートメントの一部を含む、ことと、特にランダムにテンプレートのセットからキャプション用のテンプレートを選択することと、を含む場合がある。これは、ステートメントのセットが互いに異なるステートメントを含み、使用されるステートメントがランダム化されることを意味する。
【００１０】
方法は、レーダスペクトルを第２の特徴空間内の符号化にマッピングするように構成された第１のモデルの第１の部分により第１のレーダスペクトルを、第２の特徴空間内の第１の符号化にマッピングすることと、第１の特徴空間内の符号化を第２の特徴空間内の符号化にマッピングするように構成された第２のモデルによる第１の特徴空間内の第１の符号化を、第２の特徴空間内の第２の符号化にマッピングすることと、第１のモデルの第２の部分による第２の特徴空間内の第１の符号化及び第２の特徴空間内の第２の符号化を、第１のモデルの出力にマッピングすることと、出力用のグラウンドトゥルースを提供することと、出力とグラウンドトゥルースとの間の差に応じて第１のモデルを訓練することであって、出力及びグラウンドトゥルースは、レーダスペクトル内で検出された少なくとも１つのオブジェクト、又は、レーダスペクトル内で認識されたイベント、又は、レーダスペクトルのセグメント化を特徴付ける、ことと、を含む場合がある。これは、第１のエンコーダを訓練するために使用されたデジタル画像からの保存された情報を用いて、第１のデジタル画像又は特にこれまで見られなかった第３のデジタル画像に基づいて第１のモデルを訓練する。
（【００１１】以降は省略されています）

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