JP2019032820A - 画像を入力とする関数を学習するためのデータセット - Google Patents
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Abstract
【解決手段】関数は、現実の物体の1つまたは複数のクラスのインスタンスの画像を入力とする。各クラスについて、当該クラスのパラメトリックモデルを提供することと、パラメトリックモデルを用いて複数の3Dモデル化オブジェクトを生成することと、複数の3Dモデル化オブジェクトのそれぞれについて、1つまたは複数の対応する画像をデータセットに追加することとを含む。
【選択図】図1
Description
・前記複数の3Dモデル化オブジェクトのそれぞれについて、前記追加された対応する画像は、各3Dモデル化オブジェクト自体から得られた1つまたは複数の2D画像および/または3Dモデル化オブジェクトを含むか、またはそれらからなる。
ニューラルネットワークは、式にすると、6つ組
これは接続の開始ニューロン
ニューラルネットワークの訓練の例
分類ニューラルネットワークの訓練の例
データセットを形成するための提供された方法で訓練パターンを構築する例
訓練パターンを設計するための第1のステップは、認識すべき物体のクラスを定義することであってもよい。それらはすべて同じルートクラスから派生してもよい。典型的なルートクラスは「テーブル」であり、クラスは機能的な観点から配置され、典型的には「ダイニングテーブル」、「エンドテーブル」、「コンソールテーブル」、「アクセントテーブル」および「バーテーブル」である。
特性パラメータおよび典型的な(範囲の)値は、この機能により編成したクラスに関連付けられてもよい。これには数、および記号の値が含まれてもよい。いくつかの種類のパラメータが関与してもよい。すなわち、寸法パラメータ、スタイルパラメータ、および、テクスチャパラメータである。寸法パラメータは、長さまたは角度であってもよい。スタイルパラメータは、物体の1つまたは複数の部材の性質を決定するものであってもよい。テクスチャパラメータは、その材料に応じて物体の外観を決定するものであってもよい。
トラバースされるパラメータとランダムなパラメータの比較例
パラメータの依存関係は、例えば、2つの種類の制約、すなわち、比例制約と条件/動作制約を用いて捉えてもよい。比例は、数値パラメータの値が別の数値パラメータの値に比例することを示す。例えば、
設計テーブルの概念は、CADの業界では非常に一般的である。これは、本工程によって有利に再使用され得る。パラメータのリスト
制約はパラメータの依存関係を形成するため、設計テーブルを構築する際に、適切な順序に従って、パラメータを設定し制約をアクティブ化してもよい。この順序は、有向非循環グラフ(DAG)のトポロジー的順序付けアルゴリズムをカスタマイズすることによって算出してもよい。
予想されるように、各パラメータは、その範囲が更新された後に設定され、各制約は、そのすべての条件パラメータが設定された後にアクティブ化される。また、さらに、制約の仕様とルートノード選択の優先順位により、順序付けには、ステップ1からステップ5において、最も左のサブシーケンス
設計テーブル生成の例
テンプレート3DCADモデルは、寸法、パラメータ、公式、および制約を有する立体を含むパラメータ化された3Dモデルである。パラメータの名前は、パラメータ/クラステーブルの名前である。テンプレートモデルは、熟練したユーザによって、パラメータに適切な値を設定することにより任意のクラスの任意のオブジェクトの3Dジオメトリを作成できるように設計される。論理的には、このテンプレートモデルの名前はルートクラス名である。ダッソー・システムズのCATIA(登録商標)システムが、この機能を提供する。
設計テーブルをテンプレートモデルに挿入することにより、3Dモデルの作成が自動化される。実際には、挿入された設計テーブルの行を選択するとアクティブな構成となり、テンプレートモデルのパラメータが構成の値で設定される。ジオメトリを更新することにより、3Dオブジェクトの形状が算出される。ダッソー・システムズのCATIA(登録商標)システムが、この機能を提供する。
Claims (14)
- 関数を学習するように構成されたデータセットを形成するための、コンピュータによって実施される方法であって、前記関数は、現実の物体の1つまたは複数のクラスのインスタンスの画像を入力とし、前記方法は、各クラスについて、
当該クラスのパラメトリックモデルを提供することであって、前記パラメトリックモデルは各パラメータの集合についての範囲の集合を含み、前記パラメトリックモデルは前記範囲の集合内に提供される各値の集合により、クラスの各インスタンスを表す各3Dモデル化オブジェクトを生成するように構成されるような、提供することと、
パラメトリックモデルにより複数の3Dモデル化オブジェクトを生成することであって、前記範囲の集合のうちの1つまたは複数をトラバースすることを含む、生成することと、
前記複数の3Dモデル化オブジェクトのそれぞれについて、1つまたは複数の対応する画像をデータセットに追加することと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記パラメータの集合は、1つまたは複数の特性パラメータを含むことを特徴とする方法。
- 請求項2に記載の方法であって、前記トラバースされる範囲の集合のうちの1つまたは複数は、それぞれ、特性パラメータのものであることを特徴とする方法。
- 請求項3に記載の方法であって、範囲がトラバースされる前記1つまたは複数の特性パラメータは、スタイルパラメータを含むことを特徴とする方法。
- 請求項2〜4のいずれか1つに記載の方法であって、前記1つまたは複数の特性パラメータは、さらに、1つまたは複数の次元パラメータを含み、前記生成することは、前記1つまたは複数の次元パラメータの範囲をサンプリングすることを含むことを特徴とする方法。
- 請求項1〜5のいずれか1つに記載の方法であって、前記生成することは、前記範囲の集合のうち他の1つまたは複数をランダム化することを含むことを特徴とする方法。
- 請求項6に記載の方法であって、前記ランダム化は、ランダム化されていない範囲の集合のうちの1つまたは複数の集合における値の各組み合わせについて、ランダム化された範囲に対するランダムな値の組み合わせを、クラスについて所定の個数提供することを含むことを特徴とする方法。
- 請求項1〜7のいずれか1つに記載の方法であって、前記パラメトリックモデルは、さらに、各パラメータを互いにリンクさせる1つまたは複数の制約をさらに含むことを特徴する方法。
- 請求項8に記載の方法であって、前記生成することは、トラバースされる前記範囲の集合のうちの前記1つまたは複数について優先順位を与える前記パラメータの集合に対して定義され、かつ、前記1つまたは複数の制約に基づく、順序付けにしたがって行われることを特徴とする方法。
- 請求項1〜9のいずれか1つに記載の方法にしたがってデータセットを形成するように構成された、現実の物体のクラスのパラメトリックモデルを定義するための、コンピュータによって実施される方法であって、前記パラメトリックモデルは、各パラメータの集合についての範囲の集合を含み、前記パラメトリックモデルは、前記範囲の集合内に提供される各値の集合により、クラスの各インスタンスを表す各3Dモデル化オブジェクトを生成するように構成されており、前記方法は、
前記パラメータの集合と、各パラメータについての範囲とを、定義することと、
前記データセットを形成する際にトラバースされるように1つまたは複数の範囲にラベル付けすることと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項10に記載の方法であって、さらに、それぞれが各パラメータを互いにリンク付けする、1つまたは複数の制約を定義することと、オプションで、トラバースされ、かつ、前記1つまたは複数の制約に基づく、前記範囲の集合のうちの、前記1つまたは複数について優先順位を付ける前記パラメータの集合に対して、順序を定義することを含むことを特徴とする方法。
- データ構造であって、
請求項1〜9のいずれか1つに記載の方法を実行するための命令を含むコンピュータプログラムと、
請求項10または11に記載の方法を実行するための命令を含むコンピュータプログラムと、
請求項1〜9のいずれか1つに記載の方法によって形成可能なデータセット、および/または、
請求項10または11に記載の方法によって定義可能なパラメトリックモデルと
を含むことを特徴とするデータ構造。 - 請求項12に記載のデータ構造を記憶したコンピュータ読み取り可能媒体を備える装置。
- 請求項13に記載の装置であって、前記装置は、前記コンピュータ読み取り可能媒体に接続されたプロセッサをさらに備えることを特徴とする装置。
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