処理中

しばらくお待ちください...

設定

設定

出願の表示

1. WO2021060068 - 機械学習モデル、生成装置、コンピュータプログラム

公開番号 WO/2021/060068
公開日 01.04.2021
国際出願番号 PCT/JP2020/034860
国際出願日 15.09.2020
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
G06T 1/40 2006.01
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
1汎用イメージデータ処理
20プロセッサアーキテクチャ;プロセッサ構成,例.パイプライン
40ニューラルネットワーク
CPC
G06T 7/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
出願人
  • ブラザー工業株式会社 BROTHER KOGYO KABUSHIKI KAISHA [JP]/[JP]
発明者
  • 近藤 真樹 KONDO Masaki
優先権情報
2019-17737027.09.2019JP
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) MACHINE LEARNING MODEL, GENERATION DEVICE, AND COMPUTER PROGRAM
(FR) MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE, DISPOSITIF DE GÉNÉRATION ET PROGRAMME INFORMATIQUE
(JA) 機械学習モデル、生成装置、コンピュータプログラム
要約
(EN)
The present invention generates output image data representing an output object having a detailed shape. This machine learning model comprises an input layer and an output layer. The input layer includes a first extraction unit, a second extraction unit, one or more displacement information acquisition units, and an addition unit. The first extraction unit extracts a shape feature of a portion included in a first input range of an input object. The second extraction unit is disposed in parallel with the first extraction unit, and extracts a shape feature of a portion included in a second input range of the input object, the second input range being larger than the first input range. The one or more displacement information acquisition units acquire displacement information relating to position displacement within an input image of the shape feature extracted by the first extraction unit. The addition unit adds a plurality of pieces of data, including data output from the first extraction unit, data output from the second extraction unit, and data output from the one or more displacement information acquisition units.
(FR)
La présente invention génère des données d'image en sortie représentant un objet en sortie ayant une forme détaillée. Ce modèle d'apprentissage machine comprend une couche d'entrée et une couche de sortie. La couche d'entrée comprend une première unité d'extraction, une seconde unité d'extraction, une ou plusieurs unités d'acquisition d'informations de déplacement, et une unité d'addition. La première unité d'extraction extrait une caractéristique de forme d'une partie incluse dans une première plage d'entrée d'un objet d'entrée. La seconde unité d'extraction est disposée en parallèle de la première unité d'extraction, et extrait une caractéristique de forme d'une partie incluse dans une seconde plage d'entrée de l'objet d'entrée, la seconde plage d'entrée étant plus grande que la première plage d'entrée. La ou les unités d'acquisition d'informations de déplacement acquièrent des informations de déplacement concernant un déplacement de position dans une image d'entrée de la caractéristique de forme extraite par la première unité d'extraction. L'unité d'addition ajoute une pluralité d'éléments de données, comprenant des données délivrées par la première unité d'extraction, des données délivrées par la seconde unité d'extraction, et des données délivrées par la ou les unités d'acquisition d'informations de déplacement.
(JA)
細かい形状を有する出力オブジェクトを表す出力画像データを生成する。機械学習モデルは、入力層と出力層とを備える。入力層は、第1抽出部と第2抽出部と1以上の変位情報取得部と加算部とを含む。第1抽出部は、入力オブジェクトのうち第1入力範囲に含まれる部分の形状の特徴を抽出する。第2抽出部は、第1抽出部と並列に設けられており、入力オブジェクトのうち第1入力範囲よりも大きい第2入力範囲に含まれる部分の形状の特徴を抽出する。1以上の変位情報取得部は、第1抽出部によって抽出される形状の特徴の入力画像内での位置の変位に関する変位情報を取得する。加算部は、第1抽出部から出力されるデータと、第2抽出部から出力されるデータと、1以上の変位情報取得部から出力されるデータと、を含む複数のデータを加算する。
国際事務局に記録されている最新の書誌情報