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1. WO2020121668 - ミニバッチ学習装置とその作動プログラムおよび作動方法

公開番号 WO/2020/121668
公開日 18.06.2020
国際出願番号 PCT/JP2019/042385
国際出願日 29.10.2019
IPC
G06T 7/00 2017.01
G物理学
06計算;計数
Tイメージデータ処理または発生一般
7イメージ分析
出願人
  • 富士フイルム株式会社 FUJIFILM CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 涌井 隆史 WAKUI, Takashi
代理人
  • 特許業務法人太陽国際特許事務所 TAIYO, NAKAJIMA & KATO
優先権情報
2018-23488314.12.2018JP
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) MINI-BATCH LEARNING DEVICE, AND OPERATION PROGRAM AND OPERATION METHOD THEREFOR
(FR) DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE DE MINI-LOT, ET PROGRAMME DE FONCTIONNEMENT ET PROCÉDÉ DE FONCTIONNEMENT ASSOCIÉS
(JA) ミニバッチ学習装置とその作動プログラムおよび作動方法
要約
(EN)
A mini-batch learning device that carries out learning by supplying mini-batch data to a machine learning model for the purpose of executing semantic segmentation in which the discrimination of a plurality of classes in an image is carried out pixel by pixel, said learning device being equipped with a calculation unit, an identification unit, and a generation unit. The calculation unit calculates a first area ratio for each of the plurality of classes with respect to the area of an entire annotation image among the annotation image and a learning-use input image serving as the source in the mini-batch data. The identification unit identifies rare classes having a first area ratio that is lower than a first set value. The generation unit generates mini-batch data from the learning-use input image and the annotation image. The generation unit generates mini-batch data wherein a second area ratio of a rare class in the mini-batch data is greater than or equal to a second set value that is greater than the first area ratio calculated by the calculation unit.
(FR)
L’invention concerne un dispositif d'apprentissage de mini-lot qui effectue un apprentissage en fournissant des données de mini-lot à un modèle d'apprentissage machine dans le but d'exécuter une segmentation sémantique dans laquelle la discrimination d'une pluralité de classes dans une image est effectuée pixel par pixel, ledit dispositif d'apprentissage étant équipé d'une unité de calcul, d'une unité d'identification et d'une unité de génération. L'unité de calcul calcule un premier rapport surfacique pour chacune de la pluralité de classes par rapport à la zone d'une image d'annotation entière parmi l'image d'annotation et une image d'entrée d'utilisation d'apprentissage servant de source dans les données de mini-lot. L'unité d'identification identifie des classes rares ayant un premier rapport surfacique qui est inférieur à une première valeur définie. L'unité de génération génère des données de mini-lot à partir de l'image d'entrée d'utilisation d'apprentissage et de l'image d'annotation. L'unité de génération génère des données de mini-lot, un second rapport surfacique d'une classe rare dans les données de mini-lot étant supérieur ou égal à une seconde valeur définie qui est supérieure au premier rapport surfacique calculé par l'unité de calcul.
(JA)
画像内の複数のクラスの判別を画素単位で行うセマンティックセグメンテーションを実施するための機械学習モデルに、ミニバッチデータを与えて学習させるミニバッチ学習装置は、算出部と特定部と生成部を備える。算出部は、ミニバッチデータの元となる学習用入力画像およびアノテーション画像のうちの、アノテーション画像全体の面積に対する、複数のクラスの各々の第1面積割合を算出する。特定部は、第1面積割合が第1設定値よりも低い稀少クラスを特定する。生成部は、学習用入力画像およびアノテーション画像からミニバッチデータを生成する。生成部は、ミニバッチデータにおける稀少クラスの第2面積割合が、算出部において算出した第1面積割合よりも大きい第2設定値以上であるミニバッチデータを生成する。
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