JP2018538612A - オブジェクト検出のためのスケール依存プーリングによるカスケード型ニューラルネットワーク - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は2015年11月4日に出願された米国特許出願第62/250,750号の優先権を主張し、参照により完全に本明細書に引用したものとする。
本発明は画像処理に関し、特にオブジェクト検出のためのスケール依存プーリングおよびカスケード型拒否分類器を使用している畳み込みニューラルネットワークに関する。
関連技術の説明
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、異なるレベルのデータ粒度で特徴を学習するその能力のため、各種のコンピュータビジョン課題克服に貢献してきた。CNN特徴を有している領域(R−CNN)が、オブジェクト検出のために提案されてきたが、その中では予め訓練を受けたネットワークは何千ものオブジェクト候補を分類するために微調整される。しかしながら、訓練およびテストは両方とも、ネットワークがすべてのオブジェクト候補および/または層のそれぞれに、オーバラップせずに独立にフォワードパスを実行するので、効率が低いという欠点がある。
Claims (20)
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練するコンピュータ実行方法であって、
画像から関心領域を受信することと、
前記画像から、それぞれが関心領域の中の少なくとも1つの畳み込み特徴を有する1つまたは複数の畳み込み層を生成することと、
少なくとも1つのカスケード型拒否分類器を前記関心領域に適用して前記関心領域のサブセットを生成することと、
前記サブセットの中のスケール依存プーリングを畳み込み特徴に適用してオブジェクトカテゴリの尤度を決定することと
を含む方法。 - 前記少なくとも1つのカスケード型拒否分類器は、それぞれの畳み込み層で非オブジェクト候補を拒否する、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのカスケード型拒否分類器は、ネガティブ境界ボックスを除去し、前記ネガティブ境界ボックスは適合していない畳み込み特徴を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記画像から前記1つまたは複数の畳み込み層を生成することは冗長な特徴抽出を避けるために1回実行される、請求項1に記載の方法。
- 初期の畳み込み層の前記畳み込み特徴は弱分類器を表す、請求項1に記載の方法。
- 前記スケール依存プーリングは、各畳み込み層の中の各オブジェクト候補のスケールを決定し、前記スケールに依存している対応する畳み込み層から前記特徴をプールする、請求項1に記載の方法。
- 前記スケール依存プーリングは、前記スケールに基づいてオブジェクト分類器を選択して前記オブジェクトカテゴリを識別することを含む、請求項6に記載の方法。
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練するためのシステムであって、
メモリと、
前記メモリと通信するプロセッサであって、
画像から関心領域を受信し、
前記画像から、それぞれが関心領域の中の少なくとも1つの畳み込み特徴を有する1つまたは複数の畳み込み層を生成し、
少なくとも1つのカスケード型拒否分類器を前記関心領域に適用して前記関心領域のサブセットを生成し、
スケール依存プーリングを前記サブセットの中の畳み込み特徴に適用してオブジェクトカテゴリの尤度を決定する
ように構成されるプロセッサと
を含む、システム。 - 前記少なくとも1つのカスケード型拒否分類器は各畳み込み層で非オブジェクト候補を拒否する、請求項8に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのカスケード型拒否分類器は、ネガティブ境界ボックスを除去し、前記ネガティブ境界ボックスは適合していない畳み込み特徴を含む、請求項8に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、冗長な特徴抽出を避けるために前記画像から前記1つまたは複数の畳み込み層を1回生成する、請求項8に記載のシステム。
- 初期の畳み込み層の前記畳み込み特徴は弱分類器を表す、請求項8に記載のシステム。
- 前記スケール依存プーリングは、各畳み込み層の中の各オブジェクト候補のスケールを決定して、前記スケールに依存している対応する畳み込み層から前記特徴をプールする、請求項8に記載のシステム。
- 前記スケール依存プーリングは、前記スケールに基づいてオブジェクト分類器を選択して前記オブジェクトカテゴリを識別することを含む、請求項13に記載のシステム。
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練するためのコンピュータ可読プログラムを含んでいる非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読プログラムはコンピュータ上で実行されると、前記コンピュータに、
画像から関心領域を受信するステップと、
前記画像から、それぞれが関心領域の中の少なくとも1つの畳み込み特徴を有する1つまたは複数の畳み込み層を生成するステップと、
少なくとも1つのカスケード型拒否分類器を前記関心領域に適用して前記関心領域のサブセットを生成するステップと、
前記サブセットの中のスケール依存プーリングを畳み込み特徴に適用してオブジェクトカテゴリの尤度を決定するステップと
を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記少なくとも1つのカスケード型拒否分類器は、各畳み込み層で非オブジェクト候補を拒否する、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記少なくとも1つのカスケード型拒否分類器は、ネガティブ境界ボックスを除去し、前記ネガティブ境界ボックスは適合していない畳み込み特徴を含む、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 初期の畳み込み層の前記畳み込み特徴は弱分類器を表す、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記スケール依存プーリングは、各畳み込み層の中の各オブジェクト候補のスケールを決定して、前記スケールに依存している対応する畳み込み層から前記特徴をプールする、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記スケール依存プーリングは、前記スケールに基づいてオブジェクト分類器を選択して前記オブジェクトカテゴリを識別することを含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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