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1. WO2020121679 - 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/2020/121679
公開日 18.06.2020
国際出願番号 PCT/JP2019/042937
国際出願日 31.10.2019
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
CPC
G06T 7/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
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
  • 中島 順子 NAKASHIMA Junko
  • 米倉 潤造 YONEKURA Junzo
  • 藤森 義真 FUJIMORI Yoshinao
優先権情報
2018-23488214.12.2018JP
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 D'EXPLOITATION ET PROCÉDÉ D'EXPLOITATION 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)
Provided are a mini-batch learning device, and an operation program and operation method therefor, which are capable of suppressing reductions in the class determination accuracy of a machine learning model for implementing semantic segmentation. A CPU in this mini-batch learning device functions as a calculation unit, an identification unit and an evaluation unit when the operation program is started. The calculation unit calculates the area ratio of each of multiple classes in the mini-batch data. The identification unit identifies rare classes which have an area ratio of less than a set value as correction target classes. The evaluation unit uses a loss function to evaluate the class determination accuracy of the machine learning model. As correction processing, the evaluation unit increases the weighting of the loss value of rare classes more than for non-rare classes.
(FR)
L'invention concerne un dispositif d'apprentissage mini-lot, ainsi qu'un programme d'exploitation et un procédé de fonctionnement associés, qui sont capables de supprimer des réductions de la précision de détermination de classe d'un modèle d'apprentissage machine pour la mise en œuvre d'une segmentation sémantique. Une unité centrale dans ledit mini-dispositif d'apprentissage par lots fonctionne comme une unité de calcul, une unité d'identification et une unité d'évaluation lorsque le programme d'exploitation est démarré. L'unité de calcul calcule le rapport de zone de chacune de multiples classes dans les données de mini-lot. L'unité d'identification identifie des classes rares qui ont un rapport de zone inférieur à une valeur définie en tant que classes cibles de correction. L'unité d'évaluation utilise une fonction de perte pour évaluer la précision de détermination de classe du modèle d'apprentissage machine. En tant que traitement de correction, l'unité d'évaluation augmente la pondération de la valeur de perte de classes rares plus que pour des classes non rares.
(JA)
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のクラスの判別精度の低下を抑制することが可能な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を提供する。ミニバッチ学習装置のCPUは、作動プログラムが起動されると、算出部、特定部、評価部として機能する。算出部は、ミニバッチデータにおける、複数のクラスの各々の面積割合を算出する。特定部は、補正対象クラスとして、面積割合が設定値よりも低い稀少クラスを特定する。評価部は、損失関数を用いて、機械学習モデルのクラスの判別精度を評価する。評価部は、補正処理として、稀少クラス以外のクラスよりも、稀少クラスの損失の値への重みを大きくする。
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