JP2019152948A - 画像判定システム、モデル更新方法およびモデル更新プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
11 画像記憶器
20 画像種別推定部
21 AI
30 判別器
31 再学習用データ記憶部
32 テスト用データ記憶部
40 種別設定部
50 学習器
51 AI
60 評価部
61 評価器
70 出力部
Pa〜Pb 処理器
100 画像判定システム
Claims (10)
- 画像が表す種別ごとの確からしさを推定するモデルを、学習用画像データを用いて学習する学習部と、
学習された前記モデルの精度を評価する評価部とを備え、
前記学習部は、前記モデルが推定する確からしさが予め定めた基準を満たしていないとして前記種別を判別できなかった画像に対して正解ラベルが付与された学習用画像データを用いて、前記モデルを再学習し、
前記評価部は、再学習前のモデルと再学習後のモデルの精度を比較して、より精度の高いモデルを選択する
ことを特徴とする画像判定システム。 - モデルが推定する確からしさが閾値を超える画像の種別を判別する判別部を備え、
学習部は、前記判別部が判別できなかった画像である判別不可画像に対し正解ラベルが付与された学習用画像データを用いて、モデルを再学習する
請求項1記載の画像判定システム。 - 学習部は、判別部によって種別が判別できない画像の割合である判別不可比率が所定の基準を満たさなくなった場合に、再学習を行う
請求項2記載の画像判定システム。 - 評価部は、既存のモデルと再学習後のモデルとを用いて判別不可画像を判別し、既存のモデルよりも再学習後のモデルの方が、判別された種別の確からしさが高くなった場合に、前記再学習後のモデルを選択する
請求項2または請求項3記載の画像判定システム。 - 評価部は、判別に用いられるモデルがより精度の高いモデルに変更された際に、判別部が判別に用いる閾値を増加させる
請求項2から請求項4のうちのいずれか1項に記載の画像判定システム。 - 評価部は、複数のテストデータをモデルに適用して種別ごとの確からしさを算出し、算出された前記テストデータごとの確からしさを統計処理した値をモデルの精度として用いる
請求項1から請求項5のうちのいずれか1項に記載の画像判定システム。 - 画像が表す種別ごとの確からしさを推定するモデルを、当該モデルが推定する確からしさが予め定めた基準を満たしていないとして前記種別を判別できなかった画像に対して正解ラベルが付与された学習用画像データを用いて再学習し、
再学習前のモデルと再学習後のモデルの精度を比較して、より精度の高いモデルを選択する
ことを特徴とするモデル更新方法。 - モデルが推定する確からしさが閾値を超える画像の種別を判別し、
前記判別ができなかった画像である判別不可画像に対し正解ラベルが付与された学習用画像データを用いて、モデルを再学習する
請求項7記載のモデル更新方法。 - コンピュータに、
画像が表す種別ごとの確からしさを推定するモデルを、学習用画像データを用いて学習する学習処理、および、
学習された前記モデルの精度を評価する評価処理を実行させ、
前記学習処理で、前記モデルが推定する確からしさが予め定めた基準を満たしていないとして前記種別を判別できなかった画像に対して正解ラベルが付与された学習用画像データを用いて、前記モデルを再学習させ、
前記評価処理で、再学習前のモデルと再学習後のモデルの精度を比較して、より精度の高いモデルを選択させる
ためのモデル更新プログラム。 - コンピュータに、
モデルが推定する確からしさが閾値を超える画像の種別を判別する判別処理を実行させ、
学習処理で、前記判別処理で判別できなかった画像である判別不可画像に対し正解ラベルが付与された学習用画像データを用いて、モデルを再学習させる
請求項9記載のモデル更新プログラム。
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