JP2014049118A - 畳み込みニューラルネットワーク分類器システム、その訓練方法、分類方法および用途 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】当該畳み込みニューラルネットワーク分類器システムは、互いに異種であるM種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器を備え、Mは1より大きい整数であり、
各種類の前記畳み込みニューラルネットワーク分類器は複数の互いに同種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器を備える。
【選択図】図1
Description
FM11 = 入力画像 * 連結線上のテンプレートである。
FM31 = FM21 * 連結線上のテンプレート + FM22 * 連結線上のテンプレートとなる。
Si=Pi・Wi ( i=1,2,3,4)となる。
(付記1)
畳み込みニューラルネットワーク分類器システムであって、
互いに異種であるM種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器を備え、前記Mは1より大きい整数であり、
各種類の前記畳み込みニューラルネットワーク分類器は、複数の互いに同種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器を備える、
ことを特徴とする畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記2)
前記互いに異種であるM種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器をMレベルのカスケード構造に配置する付記1に記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記3)
第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器は、対象物の分類に用いられ、
第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器は、前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器にとって分類しにくい対象物の分類に用いられ、
前記第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器から第Mレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器までの全ての隣接する2つのレベルについて順次に前記操作を繰り返す、
付記2に記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記4)
各レベルの前記畳み込みニューラルネットワーク分類器内の前記複数の互いに同種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器は、投票を通じて前記対象物を分類する、
付記2に記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記5)
各種類のサンプルに対する効果にばらつきのない畳み込みニューラルネットワーク分類器は、前記カスケード構造中の前寄りのレベルに配置され、
特定の種類のサンプルに突出した効果がある畳み込みニューラルネットワーク分類器布置は、前記カスケード構造中の中間レベルに配置されるように、
前記カスケード構造中の各レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を配置する、
付記2乃至4の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記6)
スパース連続型の広義の畳み込みニューラルネットワーク分類器を前記カスケード構造中の後ろ寄りのレベルに配置する、
付記5に記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記7)
前記カスケード構造中の各レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器は、
a)空間線形サンプリング型畳み込みニューラルネットワーク分類器と、
b)一部の層の間の連結がランダムに省略された空間線形サンプリング型畳み込みニューラルネットワーク分類器と、
c)空間非線形サンプリング型畳み込みニューラルネットワーク分類器と、
d)一部の層の間の連結がランダムに省略された空間非線形サンプリング型畳み込みニューラルネットワーク分類器と、
e)空間サンプリング層のない畳み込みニューラルネットワーク分類器と、
f)一部の層の間の連結がランダムに省略され空間サンプリング層のない畳み込みニューラルネットワーク分類器、
から選ばれる付記1乃至6の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記8)
前記畳み込みニューラルネットワーク分類器が前記対象物を分類するときに、信頼度を算出する信頼度計算分類器をさらに備え、
前記カスケード構造中の各レベルの中の各畳み込みニューラルネットワーク分類器について、当該畳み込みニューラルネットワーク分類器を用いてそのサンプル分類の訓練を行い、各訓練サンプルに対して前記畳み込みニューラルネットワーク分類器の各層から少なくとも一部のノードの応答値を抽出し、
前記応答値に基づいて前記信頼度計算分類器を訓練する
付記1乃至7の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記9)
全てのレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を用いて全てのレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器が分類しにくい対象物に対して投票を行うことにより、前記対象物の類別を決定する
付記3乃至8の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
(付記10)
付記2乃至9の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システムを用いて訓練を行う方法であって、
訓練サンプルを利用して前記カスケード構造中の全てのレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を訓練し、各レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器の中の複数の畳み込みニューラルネットワーク分類器に対してそれぞれオリジナル訓練サンプルをランダムに変形させ、
前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を利用して前記オリジナル訓練サンプルを分類し、
前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器にとって分類しにくい訓練サンプルを、第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を訓練するための全ての訓練サンプルとし、前記第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を訓練し、
前記第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器から前記第Mレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器までの任意の隣接する2つのレベルについて順次に前記のステップを繰り返す、
ことを含む方法。
(付記11)
前記カスケード構造中の各レベルの中の各畳み込みニューラルネットワーク分類器について、当該畳み込みニューラルネットワーク分類器を用いてそのサンプル分類の訓練を行い、各訓練サンプルについて当該畳み込みニューラルネットワーク分類器から各層の少なくとも一部のノードの応答値を抽出し、
前記応答値を利用して信頼度計算分類器を訓練し、前記信頼度計算分類器は、当該畳み込みニューラルネットワーク分類器が前記対象物を分類するときの信頼度を計算する
付記10に記載の方法。
(付記12)
各層の少なくとも一部のノードは、後ろから第二層の少なくとも一部のノードを含む
付記11に前記の方法。
(付記13)
信頼度および/または各訓練サンプル自身の既知のマークに基づいて各畳み込みニューラルネットワーク分類器が前記訓練サンプルを分類しにくいか否か判断する
付記10乃至12の何れかに記載の方法。
(付記14)
付記1乃至9の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システムを利用して対象物を分類する方法であって、
前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を利用して前記対象物を分類し、
第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を利用して前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器にとって分類しにくい前記対象物を分類し、
前記第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器から第Mレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器までの全ての隣接する2つのレベルについて順次に前記のステップを繰り返す
ことを含む方法。
(付記15)
全てのレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を利用して全てのレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器が分類しにくい対象物について投票を行うことにより前記対象物の類別を決定する、
付記14に記載の方法。
(付記16)
各分類対象物について、前記カスケード構造中の各レベルの各畳み込みニューラルネットワーク分類器が各訓練サンプルを分類するときの相応ノードの応答値を抽出し、
前記応答値に基づいて、前記信頼度計算分類器を利用して信頼度を計算する、
付記14に記載の方法。
(付記17)
前記所定のノードは、後ろから第二層の少なくとも一部のノードを含む
付記16に記載の方法。
(付記18)
信頼度に基づいて各レベルの中の各畳み込みニューラルネットワーク分類器が前記対象物を分類しにくいか否かを判断する
付記10乃至17の何れかに記載の方法。
(付記19)
付記1乃至9の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システムを利用して数字を識別する用途。
(付記20)
付記14乃至18の何れかに記載の方法を利用して数字を識別する用途。
Claims (10)
- 畳み込みニューラルネットワーク分類器システムであって、
互いに異種であるM種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器を備え、前記Mは1より大きい整数であり、
各種類の前記畳み込みニューラルネットワーク分類器は、複数の互いに同種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器を備える、
畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。 - 前記互いに異種であるM種類の畳み込みニューラルネットワーク分類器をMレベルのカスケード構造に配置する請求項1に記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。
- 第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器は、対象物の分類に用いられ、
第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器は、前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器にとって分類しにくい対象物の分類に用いられ、
前記第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器から第Mレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器までの全ての隣接する2つのレベルについて順次に前記操作を繰り返す、
請求項2に記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。 - 各種類のサンプルに対する効果にばらつきのない畳み込みニューラルネットワーク分類器は、前記カスケード構造中の前寄りのレベルに配置され、
特定の種類のサンプルに突出した効果がある畳み込みニューラルネットワーク分類器布置は、前記カスケード構造中の中間レベルに配置されるように、
前記カスケード構造中の各レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を配置する、
請求項2に記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。 - スパース連続型の広義の畳み込みニューラルネットワーク分類器を前記カスケード構造中の後ろ寄りのレベルに配置する、
請求項4に記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。 - 前記畳み込みニューラルネットワーク分類器が前記対象物を分類するときに、信頼度を算出する信頼度計算分類器をさらに備え、
前記カスケード構造中の各レベルの中の各畳み込みニューラルネットワーク分類器について、当該畳み込みニューラルネットワーク分類器を用いてそのサンプル分類の訓練を行い、各訓練サンプルについて前記畳み込みニューラルネットワーク分類器の各層から少なくとも一部のノードの応答値を抽出し、
前記応答値に基づいて前記信頼度計算分類器を訓練する
請求項1乃至5の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システム。 - 請求項2乃至6の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システムを用いて訓練を行う方法であって、
訓練サンプルを利用して前記カスケード構造中の全てのレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を訓練し、そのうち、各レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器の中の複数の畳み込みニューラルネットワーク分類器についてそれぞれオリジナル訓練サンプルをランダムに変形させ、
前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を利用して前記オリジナル訓練サンプルを分類し、
前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器にとって分類しにくい訓練サンプルを、第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を訓練するための全ての訓練サンプルとし、前記第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を訓練し、
前記第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器から前記第Mレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器までの任意の隣接する2つのレベルについて順次に前記のステップを繰り返す、
ことを含む方法。 - 前記カスケード構造中の各レベルの中の各畳み込みニューラルネットワーク分類器について、当該畳み込みニューラルネットワーク分類器を用いてそのサンプル分類の訓練を行い、各訓練サンプルについて当該畳み込みニューラルネットワーク分類器から各層の少なくとも一部のノードの応答値を抽出し、
前記応答値を利用して信頼度計算分類器を訓練し、前記信頼度計算分類器は、当該畳み込みニューラルネットワーク分類器が前記対象物を分類するときの信頼度を計算する
請求項7に記載の方法。 - 請求項1乃至6の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システムを利用して対象物を分類する方法であって、
前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を利用して前記対象物を分類し、
第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器を利用して前記第一レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器にとって分類しにくい前記対象物を分類し、
前記第二レベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器から第Mレベルの畳み込みニューラルネットワーク分類器までの全ての隣接する2つのレベルについて順次に前記のステップを繰り返す
ことを含む方法。 - 請求項1乃至6の何れかに記載の畳み込みニューラルネットワーク分類器システムを利用して数字を識別する用途。
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