LEARNING DEVICE, LEARNING-DEVICE OPERATING METHOD, AND LEARNING-DEVICE OPERATING PROGRAM

• Main Author: WAKUI, Takashi
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 11.03.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; PHYSICS

A learning device according to the present invention is provided with: an obtaining unit that obtains learning data that are sets of input images for learning and annotation images, the annotation images being images in which three or more classes to be used in semantic segmentation are specified in relation to the input images for learning; an image generating unit that generates tentative annotation images in which at least two classes among the three or more classes specified in the annotation images are integrated, the tentative annotation images thus having a smaller number of classes than the annotation images; a tentative learning unit that learns a tentative machine learning model configured in accordance with the number of classes in the tentative annotation images by using tentative learning data that are sets of the input images for learning and the tentative annotation images, thereby adopting the tentative machine learning model as a learned tentative machine learning model; a machine-learning-model generating unit that generates a machine learning model configured in accordance with the number of classes in the annotation images by using at least a portion of the learned tentative machine learning model; and a main learning unit that learns the machine learning model by using the learning data, thereby adopting the machine learning model as a learned machine learning model. Dispositif d'apprentissage pourvu : d'une unité d'obtention qui obtient des données d'apprentissage qui sont des ensembles d'images d'entrée pour apprentissage et des images d'annotation, les images d'annotation étant des images dans lesquelles trois classes ou plus à utiliser dans une segmentation sémantique sont spécifiées par rapport aux images d'entrée pour apprentissage ; d'une unité de génération d'image qui génère des images d'annotation provisoires dans lesquelles au moins deux classes parmi les trois classes ou plus spécifiées dans les images d'annotation sont intégrées, les images d'annotation provisoires ayant ainsi un plus petit nombre de classes que les images d'annotation ; d'une unité d'apprentissage provisoire qui apprend un modèle d'apprentissage automatique provisoire configuré conformément au nombre de classes dans les images d'annotation provisoires en utilisant des données d'apprentissage provisoires qui sont des ensembles des images d'entrée pour apprentissage et des images d'annotation provisoires, ce qui permet d'adopter le modèle d'apprentissage automatique provisoire en tant que modèle d'apprentissage machine provisoire appris ; d'une unité de génération de modèle d'apprentissage automatique qui génère un modèle d'apprentissage automatique configuré conformément au nombre de classes dans les images d'annotation à l'aide d'au moins une partie du modèle d'apprentissage automatique provisoire appris ; et d'une unité d'apprentissage principale qui apprend le modèle d'apprentissage automatique à l'aide des données d'apprentissage, ce qui permet d'adopter le modèle d'apprentissage automatique en tant que modèle d'apprentissage automatique appris. 学習装置は、学習用入力画像と、学習用入力画像に対して、セマンティックセグメンテーションの対象となる３つ以上のクラスが指定されたアノテーション画像との組である学習データを取得する取得部と、アノテーション画像において指定された３つ以上のクラスのうちの少なくとも２つのクラスが統合され、アノテーション画像よりもクラス数が少ない仮アノテーション画像を生成する画像生成部と、学習用入力画像と仮アノテーション画像との組である仮学習データを用いて、仮アノテーション画像のクラス数に応じた構成を有する仮機械学習モデルを学習させ、仮機械学習モデルを学習済み仮機械学習モデルとする仮学習部と、学習済み仮機械学習モデルの少なくとも一部を用いて、アノテーション画像のクラス数に応じた構成を有する機械学習モデルを生成する機械学習モデル生成部と、学習データを用いて機械学習モデルを学習させ、機械学習モデルを学習済み機械学習モデルとする本学習部と、を備える。