JP6752855B2 - 映像イメージをセグメンテーションする方法及びこれを利用した装置 - Google Patents
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Description
本発明はCNNをリアルタイム学習をすることでセグメンテーションのためのイメージが獲得される環境に関係なくさらに正確にイメージをセグメンテーションすることができるようになる。
)を前記第1重み付け値(下の数式1でw(x1)1)に適用して前記CNN_CURRENTの前記第2重み付け値(下の数式1でw’(x1)1)を獲得し得るが、前記第1重み付け値に適用される前記調整値の各々の量は対応する比率を参照して決定する。
Claims (12)
- CNN(Convolutionalneuralnetwork)を利用して入力される映像イメージをセグメンテーションする方法において、
(a)セグメンテーション装置が、(i)t−(i+1)フレーム、iは1以上の整数で学習された少なくとも一つの第1重み付け値を有するCNNであるCNN_PREVIOUSを利用してtフレームでの映像イメージをセグメンテーションすることで前記tフレームに対する第1セグメンテーションイメージを獲得するプロセス、(ii)前記第1セグメンテーションイメージの各々のピクセルからt−1フレームに対するセグメンテーションイメージないしt−iフレームに対するセグメンテーションイメージ各々に対応されるピクセルへのオプティカルフロー情報を含むt−1フレームないしt−iフレーム各々に対応されるオプティカルフローイメージのうち少なくとも一部のオプティカルフローイメージを獲得するプロセス、(iii)前記オプティカルフローイメージを参照して、前記tフレームに対する第1セグメンテーションイメージの少なくとも一部のピクセルを含む第1ピクセルを前記t−1フレームに対するセグメンテーションイメージないし前記t−iフレームに対するセグメンテーションイメージのうち少なくとも一部のフレームの少なくとも一部ピクセルを含んだ第2ピクセルに置換して前記tフレームに対する少なくとも一つのワーピングイメージを獲得するプロセスを遂行するか遂行するように支援する段階;及び
(b)前記セグメンテーション装置が、(i)前記第1セグメンテーションイメージと前記ワーピングイメージ各々とを参照してロス値を獲得するプロセス、(ii)前記獲得されたロス値のうち少なくとも一つを利用して前記CNN_PREVIOUSの前記第1重み付け値を調整することで獲得される少なくとも一つの第2重み付け値を有するCNNであるCNN_CURRENTを獲得するプロセス、(iii)前記CNN_CURRENTを利用して、前記tフレームに後行するフレーム及び前記tフレームのうち少なくとも一つに対応する映像イメージをセグメンテーションするプロセスを遂行するか遂行するように支援する段階;
を含み、
前記(b)段階で、
前記セグメンテーション装置は、
前記ロス値のうち少なくとも一つを利用して前記CNN_PREVIOUSを前記tフレームでリアルタイム学習をする時に、前記ロス値それぞれに対するそれぞれの重み付け値を割り当てるか割り当てるように支援することを特徴とする方法。 - 前記(b)段階で、
前記セグメンテーション装置は、
(i)前記CNN_CURRENTを利用して前記tフレームでの映像イメージをセグメンテーションすることで前記tフレームに対する第2セグメンテーションイメージを獲得するか、(ii)少なくとも一つのワーピングイメージを前記tフレームに対する修正されたセグメンテーションイメージとして獲得するか獲得するように支援することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記セグメンテーション装置は、i+1フレーム周期で前記(a)段階及び前記(b)段階を遂行するか遂行するように支援することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記セグメンテーション装置は、
前記ロス値のうち、ワーピングイメージのうち前記t−1フレームを利用して獲得した特定ワーピングイメージに対応する特定ロス値、に最大の重み付け値を割り当てるか割り当てるように支援することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記(b)段階で、
前記セグメンテーション装置は、
前記CNN_PREVIOUSを前記tフレームでリアルタイム学習をして前記CNN_CURRENTを獲得する時に、前記ロス値のうち少なくとも一つを利用して学習した前記CNN_PREVIOUSの調整値を前記第1重み付け値に適用して前記第2重み付け値を獲得するか獲得するように支援し、前記第1重み付け値に適用される前記調整値の各々の量は前記第1重み付け値をどれくらい変化するかを決定するパラメータを用いて決定することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記(a)段階で、
前記セグメンテーション装置は、
前記オプティカルフローイメージを各々獲得する時に、前記t−1フレームに対するセグメンテーションイメージないし前記t−iフレームに対するセグメンテーションイメージに存在していない新たな物体が前記第1セグメンテーションイメージに現われると、前記新たな物体を背景として処理するか、前記t−1フレームに対するセグメンテーションイメージないし前記t−iフレームに対するセグメンテーションイメージに存在する物体に決定するか決定するように支援することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - CNN(Convolutionalneuralnetwork)を利用して入力される映像イメージをセグメンテーションするセグメンテーション装置において、
入力される映像のフレームでの映像イメージを獲得するか獲得するように支援する通信部;及び
(i)t−(i+1)フレーム、iは1以上の整数で学習された少なくとも一つの第1重み付け値を有するCNNであるCNN_PREVIOUSを利用してtフレームでの映像イメージをセグメンテーションすることで前記tフレームに対する第1セグメンテーションイメージを獲得するプロセス、(ii)前記第1セグメンテーションイメージの各々のピクセルからt−1フレームに対するセグメンテーションイメージないしt−iフレームに対するセグメンテーションイメージ各々に対応されるピクセルへのオプティカルフロー情報を含むt−1フレームないしt−iフレーム各々に対応されるオプティカルフローイメージのうち少なくとも一部のオプティカルフローイメージを獲得するプロセス、(iii)前記オプティカルフローイメージを参照して、前記tフレームに対する第1セグメンテーションイメージの少なくとも一部のピクセルを含む第1ピクセルを前記t−1フレームに対するセグメンテーションイメージないし前記t−iフレームに対するセグメンテーションイメージのうち少なくとも一部のフレームの少なくとも一部ピクセルを含んだ第2ピクセルに置換して前記tフレームに対する少なくとも一つのワーピングイメージを獲得するプロセス、(iv)前記第1セグメンテーションイメージと前記ワーピングイメージ各々とを参照してロス値を獲得するプロセス、(v)前記獲得されたロス値のうち少なくとも一つを利用して前記CNN_PREVIOUSの前記第1重み付け値を調整することで獲得される少なくとも一つの第2重み付け値を有するCNNであるCNN_CURRENTを獲得するプロセス、(vi)前記CNN_CURRENTを利用して、前記tフレームに後行するフレーム及び前記tフレームのうち少なくとも一つに対応する映像イメージをセグメンテーションするプロセス;を遂行するか遂行するように支援するプロセッサ;
を含み、
前記(v)プロセスで、
前記ロス値のうち少なくとも一つを利用して前記CNN_PREVIOUSを前記tフレームでリアルタイム学習をする時に、前記ロス値それぞれに対するそれぞれの重み付け値を割り当てるか割り当てるように支援することを特徴とするセグメンテーション装置。 - 前記プロセッサは、
前記(iv)と(v)プロセスで、
(i)前記CNN_CURRENTを利用して前記tフレームでの映像イメージをセグメンテーションすることで前記tフレームに対する第2セグメンテーションイメージを獲得するか、(ii)少なくとも一つのワーピングイメージを前記tフレームに対する修正されたセグメンテーションイメージとして獲得するか獲得するように支援することを特徴とする請求項7に記載のセグメンテーション装置。 - 前記プロセッサは、i+1フレーム周期で前記(i)プロセスないし前記(vi)プロセスを遂行するか遂行するように支援することを特徴とする請求項7に記載のセグメンテーション装置。
- 前記プロセッサは、
前記ロス値のうち、ワーピングイメージのうち前記t−1フレームを利用して獲得した特定ワーピングイメージに対応する特定ロス値、に最大の重み付け値を割り当てるか割り当てるように支援することを特徴とする請求項7に記載のセグメンテーション装置。 - 前記プロセッサは、
前記(v)プロセスで、
前記CNN_PREVIOUSを前記tフレームでリアルタイム学習をして前記CNN_CURRENTを獲得する時に、前記ロス値のうち少なくとも一つを利用して学習した前記CNN_PREVIOUSの調整値を前記第1重み付け値に適用して前記第2重み付け値を獲得するか獲得するように支援し、前記第1重み付け値に適用される前記調整値の各々の量は前記第1重み付け値をどれくらい変化するかを決定するパラメータを用いて決定することを特徴とする請求項7に記載のセグメンテーション装置。 - 前記プロセッサは、
前記(ii)プロセスで、
前記オプティカルフローイメージを各々獲得する時に、前記t−1フレームに対するセグメンテーションイメージないし前記t−iフレームに対するセグメンテーションイメージに存在していない新たな物体が前記第1セグメンテーションイメージに現われると、前記新たな物体を背景として処理するか、前記t−1フレームに対するセグメンテーションイメージないし前記t−iフレームに対するセグメンテーションイメージに存在する物体に決定するか決定するように支援することを特徴とする請求項7に記載のセグメンテーション装置。
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