特許
J-GLOBAL ID：202003018495604101
画像認識器学習装置、画像認識器学習方法、及びプログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
特許業務法人太陽国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-176051
公開番号（公開出願番号）：特開2020-047055
出願日： 2018年09月20日
公開日（公表日）： 2020年03月26日
要約：
【課題】ラベル情報を持たない学習データを効率的に用いて画像認識器を学習することができるようにする。【解決手段】判定部180が、正例ラベルが付与された画素の各々についての特徴ベクトル同士の距離と、正例ラベルが付与された画素及びラベルが付与されていない画素の各々についての特徴ベクトル同士の距離との差に基づく値、並びに正例ラベルが付与された画素及びラベルが付与されていない画素の各々についての特徴ベクトル同士の距離と、正例ラベルが付与された画素及び負例ラベルが付与された画素の各々についての特徴ベクトル同士の距離との差に基づく値を含んで表される目的関数が最小になるように、当該画素の特徴ベクトルを抽出するための特徴表現モデルを学習し、正例ラベルに対応する特徴ベクトルの分布に基づいて、ラベルが付与されていない画素の各々について当該画素の正例らしさを示す尤度に基づいてラベルを所定数付与することを繰り返す。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
正例ラベル又は負例ラベルが付与された画素を含む画像と、ラベルが付与されていない画素を含む画像とを含む画像集合に基づいて、前記正例ラベルが付与された画素の各々についての特徴ベクトル同士の距離と、前記正例ラベルが付与された画素及びラベルが付与されていない画素の各々についての特徴ベクトル同士の距離との差に基づく値、並びに、前記正例ラベルが付与された画素及びラベルが付与されていない画素の各々についての特徴ベクトル同士の距離と、前記正例ラベルが付与された画素及び前記負例ラベルが付与された画素の各々についての特徴ベクトル同士の距離との差に基づく値を含んで表される目的関数が最小になるように、前記画素の特徴ベクトルを抽出するための特徴表現モデルを学習する表現学習部と、
前記表現学習部により学習された前記特徴表現モデルに基づいて、前記画像に含まれる複数の画素の各々について、前記画素の特徴ベクトルを抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部により抽出された前記正例ラベルが付与された画素の各々についての特徴ベクトルの分布を推定する正例分布推定部と、
前記正例分布推定部により推定された前記分布に基づいて、前記ラベルが付与されていない画素の各々について、前記画素の正例らしさを示す尤度を算出し、前記尤度の高い順に、予め定めた第1サンプル数の前記画素に対して、前記正例ラベルを付与し、前記尤度の低い順に、予め定めた第2サンプル数の前記画素に対して、前記負例ラベルを付与する擬似ラベル付与部と、
前記画像の画素のうち、ラベルが付与されていない画素があるか否かを判定し、ラベルが付与されていない画素がある場合、前記表現学習部による学習、前記特徴量抽出部による特徴ベクトルの抽出、前記正例分布推定部による推定、及び前記擬似ラベル付与部によるラベルの付与を繰り返させる判定部と、
を含む画像認識器学習装置。
IPC (2件)：
FI (2件)：
G06T7/00 350B
, G06N99/00 153
5L096FA66
, 5L096GA30
, 5L096JA11
, 5L096KA04
