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J-GLOBAL ID：201703013836156598

学習方法およびプログラム

Inventor： 羽川 令子 ,  築澤 宗太郎 ,  石井 育規
Applicant, Patent owner： パナソニックIPマネジメント株式会社
Agent (3)： 新居 広守 ,  寺谷 英作 ,  道坂 伸一
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2016034784
Publication number (International publication number)：2017084320
Application date： Feb. 25, 2016
Publication date： May. 18, 2017
Summary：

【課題】画像認識を高精度に行いつつ画像認識の処理速度を向上することができる分類器の学習方法等を提供する。【解決手段】第1ニューラルネットワークで構成される粗クラス分類器に、それぞれの詳細クラスを示すラベルが付与された画像群を、複数の詳細クラスを包含する複数の粗クラスに分類させて当該複数の粗クラス毎の共通の特徴である第1特徴を学習させる第1ステップ(S1)と、第1ステップにおいて学習させた第1ニューラルネットワークの最終層以外同一で当該最終層のみが異なる第2ニューラルネットワークで構成される詳細クラス分類器に、画像群を詳細クラスに分類させて当該詳細クラス毎の共通の特徴である第2特徴を学習させることで、分類器の学習を行う第2ステップ(S2)とを含む。【選択図】図5

Claim (excerpt)：

画像を分類するための分類器の学習方法であって、 第1ニューラルネットワークで構成される粗クラス分類器に、それぞれの詳細クラスを示すラベルが付与された複数の画像である画像群を、複数の詳細クラスを包含する複数の粗クラスに分類させて当該複数の粗クラス毎の共通の特徴である第1特徴を学習させる第1ステップと、 前記第1ステップにおいて学習させた前記第1ニューラルネットワークの最終層以外同一で当該最終層のみが異なる第2ニューラルネットワークで構成される詳細クラス分類器に、前記画像群を詳細クラスに分類させて当該詳細クラス毎の共通の特徴である第2特徴を学習させることで、前記分類器の学習を行う第2ステップとを含む、 学習方法。

IPC (2)：

G06T 7/00 ,  G06N 3/08

FI (2)：

G06T7/00 350C ,  G06N3/08

F-Term (5)：

5L096JA11 ,  5L096JA14 ,  5L096JA18 ,  5L096KA04 ,  5L096MA07

Article cited by the Patent：

Cited by examiner (3)

• HD-CNN: Hierarchical Deep Convolutional Neural Network for Image Classification
• Analyzing the Performance of Multilayer Neural Networks for Object Recognition
• Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation