(EN) A training method executed by a training device, the training method including: a constraint derivation step for deriving a constraint function value that indicates a difference in a source image on which image processing is executed between the intermediate result of image processing on the source image and the intermediate result of an image obtained by causing at least one of a parallel movement and a rotation to occur in the source image; and an optimization processing step for acquiring a second model parameter that includes a first model parameter and an additional parameter and updating the second model parameter by fixing the first model parameter and updating the additional parameter on the basis of the constraint function value, and outputting the updated second model parameter.
(FR) L'invention concerne un procédé d'entraînement exécuté par un dispositif d'entraînement, le procédé d'entraînement comprenant : une étape de déduction de contrainte pour dériver une valeur de fonction de contrainte qui indique une différence dans une image source sur laquelle un traitement d'image est exécuté entre le résultat intermédiaire d'un traitement d'image sur l'image source et le résultat intermédiaire d'une image obtenue en amenant un mouvement parallèle et/ou une rotation à se produire dans l'image source ; et une étape de traitement d'optimisation consistant à acquérir un second paramètre de modèle qui comprend un premier paramètre de modèle et un paramètre supplémentaire et à mettre à jour le second paramètre de modèle en fixant le premier paramètre de modèle, à mettre à jour le paramètre supplémentaire sur la base de la valeur de fonction de contrainte, et à délivrer en sortie le second paramètre de modèle mis à jour.
(JA) 学習方法は、学習装置が実行する学習方法であって、画像処理が実行される原画像において、前記原画像に対する画像処理の中間結果と、平行移動と回転とのうちの少なくとも一つを前記原画像に生じさせることで得られた画像の中間結果と、の差を示す制約関数値を導出する制約導出ステップと、第１モデルパラメータと追加パラメータとを含む第２モデルパラメータを取得し、前記第１モデルパラメータを固定して前記追加パラメータを前記制約関数値に基づいて更新することによって前記第２モデルパラメータを更新し、更新された前記第２モデルパラメータを出力する最適化処理ステップとを含む。
