JP2018200685A - 完全教師あり学習用のデータセットの形成 - Google Patents
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Abstract
Description
以下の論文がこの分野に関連しており、以降で言及している。
・各アノテーションの局所化は、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された1つまたは複数の局所化に対応する。
・各アノテーションについての前記物体カテゴリは、各アノテーションの局所化に対応する、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された前記1つまたは複数の局所化における、厳密にゼロより大きい信頼スコアによって表されるインスタンス化の確率を有する物体カテゴリである。
・各アノテーションについての前記物体カテゴリは、各アノテーションの局所化に対応する、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された前記1つまたは複数の局所化における、最も高い信頼スコアによって表されるインスタンス化の確率を有する物体カテゴリである。
・各アノテーションについての前記物体カテゴリは、各アノテーションの局所化に対応する、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された前記1つまたは複数の局所化における、厳密に正の閾値より高い信頼スコアによって表されるインスタンス化の確率を有する物体カテゴリである。
・前記閾値は、前記複数の画像内の物体の平均数に依存する値を有する。
・前記部分集合の少なくとも一部の画像のそれぞれについて、当該画像に初期ラベルが与えられており、各初期ラベルは、それぞれの画像内の各物体カテゴリのインスタンス化を表し、当該画像のアノテーションのラベルは、その画像の初期ラベルに対応する各物体カテゴリのインスタンス化を表す。かつ/あるいは、
・各アノテーションの局所化に対応する、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された前記1つまたは複数の局所化は、クラスタ化アルゴリズムにより識別される。
画像は、例えばシーン上の、物理的信号の空間分布を表すデータ構造である。空間分布は、任意の次元のものであってよく、例えば2Dあるいは3Dである。空間分布は、例えばグリッドを形成し、それによってピクセルを定義するなど、任意の形状であってもよく、グリッドは場合により非規則的または規則的である。物理的信号は、画像がRGB画像またはグレースケール画像または深度画像となるような、例えば色やグレーレベルや深度など、任意の信号であってもよい。画像は合成画像であってもよいし、あるいは写真のような自然画像であってもよい。提供され、かつ/あるいは、完全教師ありで学習された関数が適用される画像は、例えばすべてが矩形の2DのRGB画像、あるいはグレースケール画像、あるいは深度画像であるなど、すべて同じタイプであってもよい。あるいは、異なる画像タイプの集合を考えてもよい。
図2の本方法は、画像を提供すること(S10)を含む。S10で提供された各画像には、それぞれ初期ラベルが与えられている。したがって、S10で提供されたデータは、弱教師ありで学習された任意の関数の学習のために構成されたデータセット、例えば、S20に含まれるものを形成する。したがって、図2の方法は、S10の後かつS20の前に、そのような弱教師あり学習を含んでいてもよい。
・現在の最先端の弱教師あり物体検出器よりも高い精度。精度は、「mAP」([21]に記載)と呼ばれる指標によるテストで評価した。この指標が大きいほど、モデルの精度が高い。精度はパーセンテージで表される。本方法のテストでは、mAPが約35%から約40%へと改善を示した。
・本方法で提案される物体検出器は、時間がかかり正確ではない外部領域提案アルゴリズムに依存しない統合モデルを形成する。
・また、本方法のアプローチは、最先端の弱教師ありアプローチよりも高速であってもよい。
・モデル1:訓練されていない弱教師あり物体検出器。このような検出器は、画像レベルのラベルのみで訓練され、画像/シーンを入力とし、完全教師あり物体検出器と同じ出力、すなわち、ラベルおよび信頼スコアにそれぞれ関連付けられた境界ボックスの集合を返す。
・モデル2:訓練されていない完全教師あり物体検出器。このタイプの物体検出器は、強アノテーションを必要とし、弱教師あり物体検出器よりもはるかに効果的である。
・弱アノテーション付きの画像のデータセット。したがって、データセットの各画像は、当該画像内に現れる物体カテゴリのリストに関連付けられる。
1.オフライン段階:この段階は、4つのステップでモデル2を訓練することを目的とする。この段階は、ユーザに対し透過的である。
i.第1に、本方法は、閾値を超える信頼スコアの境界ボックスを維持するために、信頼スコア閾値を固定してもよい。
ii.第2に、本方法は、各画像について、ラベルが初期弱アノテーションに現れた境界ボックスのみを維持してもよい。
このとき、データセットの画像は、擬似強アノテーションに関連付けられている。
この弱教師ありフレームワークにより、モデル1とモデル2の間のパフォーマンスが向上する。
ここで、モデル1の検出結果に適用されるフィルタリングの実施の詳細の例を説明する。
モデル1が訓練されると、本方法は、データセット2の各画像について、テストモードのモデル1によって提供される検出結果を得る。このように、本方法は、各カテゴリについて境界ボックス内の画像が当該カテゴリに属する確率を示す確率ベクトルと関連付けられた、境界ボックスのリストを、各画像について得る。
本方法は、まず、各境界ボックスを単一のラベルおよび確率ベクトルにおける対応する値に関連付けてもよい。選択されたラベルは、確率ベクトルの中で最も大きい値を有するものに対応していてもよい。この値は、境界ボックスの信頼スコアと呼ばれる。次いで、信頼閾値により第1のフィルタリングを実行してもよい:信頼閾値より低い信頼スコアを有するすべての境界ボックスが除去される。この信頼閾値の値は、0と1の間の数値であり、データセット2の特性に依存してもよい。例えば、本方法は、データセット2の画像ごとの物体の平均数に基づいていてもよい。この平均数が予め知られていない場合、平均の近似値を決定してもよい。この情報が与えられると、信頼閾値の値を、クラスタ化ステップの入力における境界ボックスの画像ごとの平均数が画像ごとの物体の平均数よりも大きくなるように設定してもよい。したがって、信頼閾値は区間[0,b[に属し、ここでbは2つの平均値が等しくなるような限界値である。
第1のステップの後に、データセット2に弱アノテーションが付与されている場合、すなわち、各画像が、当該画像内に現れる(および現れない)物体カテゴリのリストを示すアノテーションに関連付けられている場合、第2のフィルタリングを実行してもよい。このフィルタリングは、単に、ラベルがアノテーションに現れる境界ボックスを保持することだけからなっていてもよい。
直前のフィルタリングステップによって返された境界ボックスは、クラスタ化アルゴリズムによってフィルタリングされてもよい。このアルゴリズムの目的は、境界ボックスの局所化ノイズを低減することである。このアルゴリズムは、各画像について、検出された各カテゴリの境界ボックスの集合に、独立して適用される。1つの画像および少なくとも1つの検出された境界ボックスを有するカテゴリが与えられると、本方法は、4Dベクトルである境界ボックス座標の集合にクラスタ化アルゴリズムを適用してもよい。クラスタの数は未知であってもよい。Xmeansや階層的クラスタ化(Xu R、Wunsch Dによる論文「Survey of Clustering Algorithms」の特に650〜651頁に記載)のような、個数が未知であるクラスタについてのクラスタ化問題を解決する任意のアルゴリズムが実施されてもよい。テストで成功し検出精度が改善した実施例において、本方法は、階層的クラスタ化アルゴリズムを実施してもよい。本方法は、適切な指標とリンク基準に基づいてクラスタの階層を構築することからなっていてもよい。このアルゴリズムは、ユークリッド距離と「単一リンククラスタ化」を用いてテストしてもよい。他の指標およびリンク基準を用いてもよい。このアルゴリズムは樹状図を構築する。ある高さが与えられると、本方法は樹状図を切断し、この高さに定義されたクラスタを得ることができる。この高さは入念に選択することができる。フィルタリングの例では、この高さは、クラスタ化の出力におけるフィルタリングされた境界ボックスの平均数がデータセット2内の画像ごとの平均物体数に等しくなるように設定してもよい。
本方法の主な目的は、局所化情報なしの画像レベルのカテゴリラベルのみで物体検出器を訓練することであってもよい。本方法は、完全教師あり物体検出器の高性能と弱教師あり物体検出器の安いアノテーションコストとを活用することができる、新規な弱教師あり物体検出フレームワークからなっていてもよい。
I.モデル1:弱教師ありニューラルネットワーク検出器に対応する。本方法は、例えば、最先端の領域ベースの弱教師ありニューラルネットワークであるWSDDN([8]に記載)を用いてもよい。
II.モデル2:完全教師あり物体検出器に対応する。本方法は、例えば、最先端の領域ベースの完全教師ありニューラルネットワークであるFaster R−CNN([2]に記載)を用いてもよい。
R−CNNは[18]に記載されている。
Fast R−CNNは[17]に記載されている。
PVANETは[4]に記載されている。
ContextLocNetは[7、8]に記載されている。
結果として、モデル1からモデル2へ、相対的に48%の性能向上が観察された。物体検出器の性能は、「mean average precision」と呼ばれる指標([21])により評価した。この指標はパーセンテージに対応し、この値が大きいほど検出器の精度が高い。モデル1の実施例のスコアは27%mAP、モデル2の実施例のスコアは40%mAPであった。
Claims (13)
- 複数の画像を提供するステップ(S10)と、
前記複数の画像のうちの少なくとも1つの部分集合のうちのそれぞれ1つについて、
弱教師ありで学習された関数を適用するステップであって、前記弱教師ありで学習された関数は、各々が局所化および1つまたは複数の信頼スコアを含む、複数の組を出力し、各信頼スコアは当該局所化における物体カテゴリのインスタンス化の確率を表す、ステップ(S20)と、
前記弱教師ありで学習された関数の前記出力に基づき1つまたは複数のアノテーションを決定するステップであって、各アノテーションは、局所化、および当該局所化における物体カテゴリのインスタンス化を表すラベルを含む、ステップ(S30〜S80)と、
複数のデータを含むデータセットを形成するステップであって、各データは、前記部分集合におけるそれぞれの画像と、各画像について決定された前記1つまたは複数のアノテーションのうちの少なくとも一部とを含む、ステップ(S90)と
を有することを特徴とする、コンピュータにより実施される信号処理方法。 - 各アノテーションの局所化は、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された1つまたは複数の局所化に対応する
ことを特徴とする、請求項1に記載の方法。 - 各アノテーションについての前記物体カテゴリは、各アノテーションの局所化に対応する、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された前記1つまたは複数の局所化における、厳密にゼロより大きい信頼スコアによって表されるインスタンス化の確率を有する物体カテゴリである
ことを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 各アノテーションについての前記物体カテゴリは、各アノテーションの局所化に対応する、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された前記1つまたは複数の局所化における、最も高い信頼スコアによって表されるインスタンス化の確率を有する物体カテゴリである
ことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 各アノテーションについての物体カテゴリは、各アノテーションの局所化に対応する、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された前記1つまたは複数の局所化における、厳密に正の閾値より高い信頼スコアによって表されるインスタンス化の確率を有する物体カテゴリである
ことを特徴とする請求項3または4に記載の方法。 - 前記閾値は、前記複数の画像内の物体の平均数に依存する値を有する
ことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記部分集合の少なくとも一部の画像のそれぞれについて、
当該画像に初期ラベルが与えられており、各初期ラベルは、それぞれの画像内の各物体カテゴリのインスタンス化を表し、
当該画像のアノテーションのラベルは、その画像の初期ラベルに対応する各物体カテゴリのインスタンス化を表す、
ことを特徴とする請求項3〜6のいずれか1つに記載の方法。 - 各アノテーションの局所化に対応する、前記弱教師ありで学習された関数によって出力された前記1つまたは複数の局所化は、クラスタ化アルゴリズムにより識別される
ことを特徴とする請求項2〜7のいずれか1つに記載の方法。 - 前記弱教師ありで学習された関数は初期データセットに基づき学習され、前記初期データセットは複数の初期データを含み、各初期データは、それぞれの画像と、それぞれのアノテーションとを含み、前記アノテーションはラベルの集合からなり、各ラベルは、その画像内における物体カテゴリのインスタンス化を表す
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1つに記載の方法。 - 前記形成したデータセットに基づき完全教師ありで学習した関数を学習するステップであって、前記完全教師ありで学習した関数は、複数の画像に適用され、各々が局所化および1つまたは複数の信頼スコアを含む、複数の組を出力し、各信頼スコアは当該局所化における物体カテゴリのインスタンス化の確率を表す、ステップ(S100)
をさらに有することを特徴とする、請求項1〜9のいずれか1つに記載の方法。 - 請求項1〜10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、請求項1〜10のいずれか1つに記載の方法によって形成された前記データセット、および/または、請求項10に記載の方法によって学習可能な完全教師ありで学習された関数を含む
ことを特徴とするデータ構造。 - 請求項10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な媒体を備える装置。
- 前記コンピュータ読み取り可能な媒体に接続されたプロセッサをさらに備える
ことを特徴とする請求項12に記載の装置。
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