JP7208314B1 - 学習装置、学習方法及び学習プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1を用いて、第1の実施形態に係る学習装置の構成について説明する。図1は、第1の実施形態に係る学習装置の構成例を示す図である。
参考文献1:Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network, CVPR, 2017(URL:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Ledig_Photo-Realistic_Single_Image_CVPR_2017_paper.pdf)
参考文献2:Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs(URL:https://arxiv.org/pdf/1610.09585)
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU(Central Processing Unit)及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
一実施形態として、学習装置10は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の生成処理を実行するプログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記のプログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を学習装置10として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)等の移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistant)等のスレート端末等がその範疇に含まれる。
11 インタフェース部
12 記憶部
13 制御部
121 生成モデル情報
121a 生成器
121b 識別器
122 検出モデル情報
131 加工部
132 自然化処理部
133 検出部
134 更新部
201、202、211、212、221、231 画像
251、261、271、272、273 領域
Claims (8)
- オブジェクトが写っていることが既知の第1の画像から、前記オブジェクトが写った領域をコピーし、当該コピーした領域を第2の画像に貼り付けることで第3の画像を作成し、前記第3の画像のうち、前記オブジェクトの背景が示す場所が、前記オブジェクトに対して決められた存在可能な場所でない画像を除外する加工部と、
入力された画像を基に画像を生成する生成器に、前記第3の画像のうち、前記加工部によって除外されなかった画像を入力し、第4の画像を得る自然化処理部と、
前記第4の画像を教師データとして画像解析のためのモデルの訓練を行う訓練部と、
を有することを特徴とする学習装置。 - 前記加工部は、前記第1の画像から、前記オブジェクトを囲む矩形の領域をコピーし、当該矩形の領域を前記第2の画像に貼り付けることで前記第3の画像を作成することを特徴とする請求項1に記載の学習装置。
- 前記加工部は、前記コピーした領域を、前記第2の画像における所定の物体が検出された領域に貼り付けた画像を、前記第3の画像として作成することを特徴とする請求項1に記載の学習装置。
- 前記自然化処理部は、前記生成器に、前記第3の画像を低解像度化した画像を入力することで前記第4の画像を得ることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の学習装置。
- 前記自然化処理部は、GAN(Generative Adversarial Network)を構成する生成器であって、入力された画像を高解像度化した画像を生成する生成器に、前記第3の画像を低解像度化した画像を入力することで前記第4の画像を得ることを特徴とする請求項4に記載の学習装置。
- 前記自然化処理部は、前記第4の画像とともに、前記加工部によって前記コピーした領域が貼り付けられた位置を特定する情報を出力し、
前記訓練部は、前記第4の画像及び前記位置を特定する情報を教師データとして画像解析のためのモデルの訓練を行うことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の学習装置。 - 学習装置によって実行される学習方法であって、
オブジェクトが写っていることが既知の第1の画像から、前記オブジェクトが写った領域をコピーし、当該コピーした領域を第2の画像に貼り付けることで第3の画像を作成し、前記第3の画像のうち、前記オブジェクトの背景が示す場所が、前記オブジェクトに対して決められた存在可能な場所でない画像を除外する加工工程と、
入力された画像を基に画像を生成する生成器に、前記第3の画像のうち、前記加工工程によって除外されなかった画像を入力し、第4の画像を得る自然化処理工程と、
前記第4の画像を教師データとして画像解析のためのモデルの訓練を行う訓練工程と、
を含むことを特徴とする学習方法。 - コンピュータを、請求項1から6のいずれか1項に記載の学習装置として機能させるための学習プログラム。
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