JP2018116599A5 - - Google Patents

Description

上記課題を解決するために、本発明に係る情報処理装置の一態様は、所定の入力手段によって入力された、対象物体の表面における注目位置を取得する第一の取得手段と、前記注目位置を含むように前記対象物体を撮像するための、複数の異なる撮像位置を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された撮像位置にて前記対象物体が撮像された画像を取得する第二の取得手段と、前記第一の取得手段により取得された注目位置と、前記第二の取得手段により取得された画像とに基づいて学習データを生成する生成手段と、を備え、前記学習データは、前記対象物体を撮像した入力画像から該入力画像に含まれる前記対象物体の前記注目位置を出力するモデルを学習するためのデータであることを特徴とする。

Claims (18)

1. 所定の入力手段によって入力された、対象物体の表面における注目位置を取得する第一の取得手段と、
   前記注目位置を含むように前記対象物体を撮像するための、複数の異なる撮像位置を決定する決定手段と、
   前記決定手段により決定された撮像位置にて前記対象物体が撮像された画像を取得する第二の取得手段と、
   前記第一の取得手段により取得された注目位置と、前記第二の取得手段により取得された画像とに基づいて学習データを生成する生成手段と、を備え、
   前記学習データは、前記対象物体を撮像した入力画像から該入力画像に含まれる前記対象物体の前記注目位置を出力するモデルを学習するためのデータであることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第一の取得手段は、前記対象物体の前記注目位置として前記対象物体の表面における中心位置を取得し、
   前記生成手段は、
   前記決定手段により決定された撮像位置に基づいて、前記第一の取得手段により取得された中心位置を前記第二の取得手段により取得された画像に幾何的に投影し、
   前記画像と当該画像に投影された前記中心位置とに基づいて前記学習データを生成することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 第一の取得手段は、前記対象物体の位置、向き、大きさおよび種類の少なくとも１つを取得することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記第一の取得手段は、前記対象物体の三次元情報における前記注目位置を取得することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記学習データは、学習に用いる画像と教師信号となるラベルとの組であり、前記ラベルは、前記学習に用いる画像の分類を表す情報であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記第一の取得手段は、
   ユーザによって前記入力手段に指定された前記注目位置を取得することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記第一の取得手段は、
   前記注目位置の周辺領域を許容する範囲として取得することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記決定手段は、
   ユーザによって指定された前記撮像位置の範囲内で前記撮像位置を決定することを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記決定手段により決定された撮像位置となるように、前記対象物体を撮像する撮像装置および前記対象物体の少なくとも一方を移動させ、前記撮像装置に撮像を指示する制御手段をさらに備えることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記制御手段は、さらに前記撮像装置による前記対象物体の撮像時における照明の状態を制御することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記生成手段は、
    前記第二の取得手段によって取得された画像に対して、幾何変換、輝度値の変更、色の変更のうちの少なくともいずれかの処理を行った画像に基づいて前記学習データを生成することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
12. 前記第一の取得手段により取得された注目位置と、前記決定手段により決定された撮像位置と、前記第二の取得手段により取得された画像との組をデータセットとして蓄積する蓄積手段と、
    前記蓄積手段により蓄積されたデータセットから、前記注目位置および前記撮像位置の少なくとも一方をキーとしてデータセットを抽出する抽出手段と、をさらに備え、
    前記生成手段は、前記抽出手段により抽出されたデータセットに基づいて学習データを生成することを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
13. 前記生成手段により生成された学習データを用いて前記モデルを学習する学習手段と、
    前記学習手段により学習されたモデルに基づいて、入力画像中の前記対象物体における前記注目位置を認識する認識手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項１から１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
14. 前記学習手段によって学習されたモデルに基づいて画像における前記対象物体の認識を行った結果に基づいて、前記学習データの追加生成が必要であるか否かを判断する判断手段をさらに備え、
    前記判断手段は、前記認識の結果から認識に成功した確率である認識率が所定の値以下である場合は、前記学習データを追加で生成する必要があると判断し、前記認識率が所定の値より大きい場合は、前記学習データの生成を終了することを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記対象物体を撮像する撮像装置と、
    前記撮像装置を移動可能なマニピュレータと、をさらに備えることを特徴とする請求項１から１４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
16. 対象物体を撮像した入力画像から該対象物体における注目位置を出力する学習モデルの学習データを生成する情報処理装置であって、
    前記注目位置を前記対象物体の三次元情報に対応付けた入力情報を取得する第一の取得手段と、
    前記対象物体を複数の異なる撮像位置から撮像した画像を取得する第二の取得手段と、
    前記第一の取得手段によって取得された前記入力情報に基づいて、複数の異なる撮像位置から撮像した画像のそれぞれの前記対象物体における前記注目位置を決定する決定手段と、
    前記第二の取得手段によって取得された画像と、前記決定手段によって決定された撮像装置に対応した前記注目位置と、を組とした前記学習データを生成する生成手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
17. 所定の入力手段によって入力された、対象物体の表面における注目位置を取得する第一の取得ステップと、
    前記注目位置を含むように前記対象物体を撮像するための、複数の異なる撮像位置を決定する決定ステップと、
    前記決定ステップにより決定された撮像位置にて前記対象物体が撮像された画像を取得する第二の取得ステップと、
    前記第一の取得ステップにより取得された注目位置と、前記第二の取得ステップにより取得された画像とに基づいて前記学習データを生成する生成ステップと、を含み、
    前記学習データは、前記対象物体を撮像した入力画像から該入力画像に含まれる前記対象物体の前記注目位置を出力するモデルを学習するためのデータであることを特徴とする情報処理方法。
18. コンピュータを、請求項１から１６のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。