特許
J-GLOBAL ID:202103016778472907

学習済みモデル、学習装置、学習方法、及び学習プログラム

発明者:
出願人/特許権者:
代理人 (1件): 特許業務法人はるか国際特許事務所
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願2019-149435
公開番号(公開出願番号):特開2021-033395
出願日: 2019年08月16日
公開日(公表日): 2021年03月01日
要約:
【課題】一部が隠蔽されて対象物が計測されても、隠蔽されている部分を含めて対象物を認識することを可能とする学習済みモデルを提供する。【解決手段】学習済モデルは、計測データを入力し、計測対象空間と対応関係を有した座標空間にて、計測データから抽出した特徴量が設定された特徴マップを生成するステップS12と、特徴マップの要素ごとに、検出に対する要素の寄与度を定めた寄与度マップを算出するステップS13およびS15と、特徴マップ及び寄与度マップを入力し、特徴マップの要素を、要素に対応する寄与度に応じた重みで用いて所定情報を導出して学習モデルを更新するステップS18により、生成される。【選択図】図5
請求項(抜粋):
所定の計測対象空間を計測した計測データから前記計測対象空間に存在する所定の対象物に関する所定情報を検出するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルであって、 前記計測データを入力され、前記計測対象空間と対応関係を有した座標空間にて、座標に対応する要素として、当該座標に対応して前記計測データから抽出した特徴量が設定された特徴マップを生成する特徴量抽出部と、 少なくとも前記特徴マップを用い、前記特徴マップの前記要素ごとに、前記検出に対する当該要素の寄与度を定めた寄与度マップを算出する寄与度算出部と、 前記特徴マップ及び前記寄与度マップを入力され、前記特徴マップの前記要素を、当該要素に対応する前記寄与度に応じた重みで用いて前記所定情報を導出する検出部と、 を含み、 前記対象物のサンプルを計測したサンプルデータを前記特徴量抽出部に入力した場合に前記検出部から出力される前記所定情報について、当該サンプルデータに計測された前記サンプルに関する前記所定情報を目標値とした学習を行って、前記寄与度算出部が前記寄与度マップを算出するためのパラメータ及び前記検出部が前記所定情報を導出するためのパラメータが設定されたこと、 を特徴とする学習済みモデル。
IPC (1件):
G06T 7/00
FI (1件):
G06T7/00 350C
Fターム (4件):
5L096EA39 ,  5L096HA11 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04

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