JP2021120914A5 - - Google Patents

Claims (9)

1. 認識を行う学習済みの機械学習モデルに入力データを入力する入力手段と、
   前記入力データが入力されて前記機械学習モデルが行った認識において根拠とされた前記入力データの特徴部分を特定する特定手段と、
   特定された前記特徴部分の少なくとも一部を加工して加工データを取得する加工手段と、
   前記加工データと、前記加工データの元となった前記入力データの分類を示す分類情報と、のペアに基づいて、データ拡張をするデータ拡張手段と、
   を含むことを特徴とするデータ拡張システム。
2. 認識を行う学習済みの機械学習モデルに入力データを入力する入力手段と、
   前記入力データが入力されて前記機械学習モデルが行った認識において根拠とされた前記入力データの特徴部分を特定する特定手段と、
   前記特徴部分の少なくとも一部の特徴が低減又は消えて他の部分の特徴が学習されるように、前記特徴部分の少なくとも一部を加工して前記加工データを取得する加工手段と、
   前記加工データに基づいて、データ拡張をするデータ拡張手段と、
   を含むことを特徴とするデータ拡張システム。
3. 前記加工手段は、前記特徴部分の少なくとも一部を、前記データ拡張の結果が学習される機械学習モデルに認識させるための他のデータに差し替えることなく、前記特徴部分の少なくとも一部を加工する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ拡張システム。
4. 前記入力データは、前記機械学習モデルに入力される入力画像であり、
   前記特定手段は、前記入力画像に含まれるオブジェクトの特徴部分を特定し、
   前記加工手段は、前記特徴部分の少なくとも一部を、前記データ拡張の結果が学習される機械学習モデルにより分類させるための他のオブジェクトに差し替えることなく、前記特徴部分の少なくとも一部を加工して加工画像を取得し、
   前記データ拡張手段は、前記加工画像に基づいて、前記データ拡張をする、
   ことを特徴とする請求項３に記載のデータ拡張システム。
5. 前記データ拡張システムは、前記データ拡張の結果に基づいて、前記加工データが入力された場合に前記入力データと同じ分類が出力されるように、機械学習モデルの学習処理を実行する学習手段を更に含む、
   ことを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載のデータ拡張システム。
6. 認識を行う学習済みの機械学習モデルに入力データを入力する入力ステップと、
   前記入力データが入力されて前記機械学習モデルが行った認識において根拠とされた前記入力データの特徴部分を特定する特定ステップと、
   特定された前記特徴部分の少なくとも一部を加工して加工データを取得する加工ステップと、
   前記加工データと、前記加工データの元となった前記入力データの分類を示す分類情報と、のペアに基づいて、データ拡張をするデータ拡張ステップと、
   を含むことを特徴とするデータ拡張方法。
7. 認識を行う学習済みの機械学習モデルに入力データを入力する入力ステップと、
   前記入力データが入力されて前記機械学習モデルが行った認識において根拠とされた前記入力データの特徴部分を特定する特定ステップと、
   前記特徴部分の少なくとも一部の特徴が低減又は消えて他の部分の特徴が学習されるように、前記特徴部分の少なくとも一部を加工して前記加工データを取得する加工ステップと、
   前記加工データに基づいて、データ拡張をするデータ拡張ステップと、
   を含むことを特徴とするデータ拡張方法。
8. 認識を行う学習済みの機械学習モデルに入力データを入力する入力手段、
   前記入力データが入力されて前記機械学習モデルが行った認識において根拠とされた前記入力データの特徴部分を特定する特定手段、
   特定された前記特徴部分の少なくとも一部を加工して加工データを取得する加工手段、
   前記加工データと、前記加工データの元となった前記入力データの分類を示す分類情報と、のペアに基づいて、データ拡張をするデータ拡張手段、
   としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
9. 認識を行う学習済みの機械学習モデルに入力データを入力する入力手段、
   前記入力データが入力されて前記機械学習モデルが行った認識において根拠とされた前記入力データの特徴部分を特定する特定手段、
   前記特徴部分の少なくとも一部の特徴が低減又は消えて他の部分の特徴が学習されるように、前記特徴部分の少なくとも一部を加工して前記加工データを取得する加工手段、
   前記加工データに基づいて、データ拡張をするデータ拡張手段、
   としてコンピュータを機能させるためのプログラム。