Pat
J-GLOBAL ID：202103014926734980
学習済モデルの生成方法、コンピュータプログラム、情報処理方法及び情報処理装置
Inventor：
Applicant, Patent owner：
Agent (2)：
河野 英仁
, 河野 登夫
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2019208903
Publication number (International publication number)：2021082000
Application date： Nov. 19, 2019
Publication date： May. 27, 2021
Summary：
【課題】電気設備を含む実画像が入力された場合、未知の不具合を含め、この実画像に電気設備の状態を判定することができる学習済モデルの生成方法を提供する。【解決手段】第1データが入力された場合、正常な電気設備に係る偽画像を出力するように学習されるべき生成モデルと、正常な電気設備を含む実画像が入力された場合、潜在変数を出力するように学習されるべきエンコーダモデルと、生成モデルから出力された偽画像及び第1データの組みデータ、又はエンコーダモデルから出力された第2データ及び実画像の組みデータが入力された場合、入力された画像が正常な電気設備を含む実画像であるか否かを示す識別結果を出力するように学習されるべき識別モデルと、正常な電気設備を含む複数の実画像とを用意し、正常な電気設備を含む複数の実画像を用いて、生成モデル、エンコーダモデル及び識別モデルを敵対的に学習させる。【選択図】図7
Claim (excerpt)：
電気設備を含む実画像が入力された場合、該実画像に含まれる電気設備が正常な電気設備であるか否かを示す識別結果を出力する学習済モデルの生成方法であって、
第1データが入力された場合、正常な電気設備に係る偽画像を出力するように学習されるべき生成モデルと、
正常な電気設備を含む実画像が入力された場合、第2データを出力するように学習されるべきエンコーダモデルと、
前記生成モデルから出力された前記偽画像及び前記第1データの組みデータ、又は前記エンコーダモデルから出力された第2データ及び前記実画像の組みデータが入力された場合、入力された画像が正常な電気設備を含む実画像であるか否かを示す識別結果を出力するように学習されるべき識別モデルと、
正常な電気設備を含む複数の実画像と
を用意し、
所定の目的関数が最適化されるように、正常な電気設備を含む前記複数の実画像を用いて、前記生成モデル、前記エンコーダモデル及び前記識別モデルを敵対的に学習させる
学習済モデルの生成方法。
IPC (2)：
FI (2)：
G06T7/00 350C
, G06N20/00
5L096AA06
, 5L096EA03
, 5L096EA39
, 5L096FA69
, 5L096GA30
, 5L096GA51
, 5L096GA55
, 5L096HA11
, 5L096JA11
, 5L096KA04
