JP6599986B2 - きめの細かい画像分類のためのハイパークラス拡張化および正則化深層学習 - Google Patents
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Description
によってPr(y|x)をモデル化する。ここで、Pr(ν|x)は、任意の要因クラスνの確率であり、Pr(y|ν,x)は、要因クラスおよび入力画像xを与えられた任意のきめの細かいクラスの確率を規定する。本出願人らは、h(x)がxの高レベル特徴を示すものと仮定し、ソフトマックス関数
によって確率Pr(ν|x)をモデル化する。ここで、{uν}は、ハイパークラス分類モデルエンジンに対する重みを表す。すべての公式化において、バイアス項は本出願人らの説明には無関係であるため、バイアス項を無視していることに留意されたい。しかしながら、実際にはバイアス項は含まれるべきである。xの要因クラスνおよび高レベル特徴hが与えられると、確率Pr(y|ν,x)は、
によって計算される。ここで、{wν,c}は、要因に特化されたきめの細かい認識モデルエンジンの重みを表す。(2)および(3)を合わせ、本出願人らは、特定のきめの細かいクラスに対する以下の予測確率を有し、また、本出願人らは、この式を使用して最終予測を実施する。
さらなる例として、システムは、車両の近傍の対象が曲り専用車線の別の自動車であると決定してもよい(例えば、他の自動車を捕捉している画像データを解析することによって、他の自動車がその車線に存在し、該車線には左折の矢印が描かれている)。その点に関し、システムは、他の自動車が次の交差点で曲がるかもしれないことを予測してもよい。
Claims (7)
- 学習機械を訓練する方法であって、
1つ以上のハイパークラスによって注釈が付けられたラベル付きデータを用いて訓練に用いるデータを拡張することと、
前記拡張によって得られた拡張されたデータの前記ラベル付きデータに対して、きめの細かい分類およびハイパークラス分類の2つのタスクを含み、該2つのタスクが同じ特徴層を共有する多重タスク深層学習を実行することと、
きめの細かいクラスと前記ハイパークラスとの間の1つ以上の関係に基づいて前記多重タスク深層学習における正則化を適用することと、を有し、
前記1つ以上のハイパークラスが、1つは、一組のきめの細かいクラスを包含するスーパクラスであり、もう1つは、大きいクラス内分散を説明する、自動車の異なる視点上の要因クラスと呼ばれている、2つの共通のハイパークラスを有し、
きめの細かいデータ中の注釈が付けられたハイパークラスを識別することと、
前記識別したハイパークラスを使用して外部ソースから多数のハイパークラスラベル付き画像を獲得することと、をさらに有し、
前記拡張のために前記多数のハイパークラスラベル付き画像が用いられる、ことを特徴する方法。 - 前記外部ソースが画像探索エンジンを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記きめの細かい認識とハイパークラス認識との間の正則化からの学習モデルエンジンを適用することを有する、請求項1に記載の方法。
- 学習される特徴の汎化能力を改善すべく補助画像を利用するためにデータ拡張を行うことを有する、請求項1に記載の方法。
- 関係を「有する」を捕捉するためにハイパークラスを適用することを有する、請求項1に記載の方法。
- クラス内分散またはポーズ分散を説明するために前記ハイパークラスを適用することを有する、請求項5に記載の方法。
- データの2つのソースとタスクに対応する2つの損失関数とを有するミニバッチ確率的勾配降下を使用する誤差逆伝播法によって深層CNNを訓練することを有し、確率的勾配を決定するためにミニバッチにおける画像をサンプリングすることをさらに有する、請求項1に記載の方法。
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