JP7231464B2 - 物体認識システム及び物体認識方法 - Google Patents
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Description
それを実現するためには、マルチタスクに対してラベル付けを行う必要がある。単タスクに比べてタスク数が多い分作業量が大きい。また、人手によるミスやデータ保存・通信環境のなどの影響でデータ欠損が生じ、ラベルの一部が欠損している場合がある。
本発明の目的は、物体認識システムにおいて、前提となるデータセットの構築作業におけるラベル付け量を抑えることにある。
物体認識システムは、記憶部10、学習制御部11及びタスク組合せID作成部12を有する。記憶部10は、推定器100、画像部101、ラベル部102及び学習履歴記憶部103を有する。
ラベル部102は、各画像に付属する各タスクの正解値である。図2に示されるように、タスク組合せID2aと、各画像名2bと、タスク数3個から成る各タスクの正解値2cから構成される。
学習履歴記憶部103は、最新時点までの接続条件および各タスクのタスク損失を記録する記憶部である(タスク損失の定義は後述する)。
接続スイッチ1001は、物体特徴抽出部1000とタスク別識別部1002a~1002cとの接続情報を保存する。タスク数個分のフィールドから構成され、それぞれ接続記号もしくは非接続記号を格納する。図4は、接続記号として1、非接続記号として0とした一例である。
更新度保存部1003は、複数のタスク別識別部1002a~1002cをバランス良く学習するために、パラメータの更新の程度を調整する値を格納する。
図5に示されるように、タスク別識別部1002a~1002cに対し、強弱を示す小数値が格納されている。非接続のタスク別識別部1002bに対しては、欠損値が保存されている。欠損値として、図5では0としているが、他の記号でもよい。
物体特徴抽出部1002のニューラルネットワークのパラメータをθ、計算をfとすると、画像xを入力した際、以下の(数1)によって特徴量zを出力する。
タスク別識別部1002a~1002cのニューラルネットワークのパラメータをθa~θc、計算をga~gcとすると、特徴量zとした時のタスク別識別部1002a~cのそれぞれの推定ベクトルya~ycは以下の(数2)~(数4)で導出される。
予測ベクトルと正解ベクトルが近いほど、laは小さくなる性質がある。laが小さい場合は、良い予測が得られているということを意味する。タスク(髪色)損失lb、タスク(性別)損失lcも同様に定義される。非接続のタスク損失は正解ベクトルtが存在しないため、計算しない。
学習を開始したら(S600)、学習に必要な定数を設定する。一度のパラメータの更新に用いるデータの個数であるバッチサイズを設定する。パラメータ更新の上限回数である上限ループ回数を設定する。
タスク組合せIDはラベルの存在するタスクの組合せに関して1から順に割り振られる。例えば、ラベル部に存在する組合せが(年齢、性別)、(髪色、性別)、(性別)の3種類であれば、順にタスク組合せIDを1、2、3と割り振る。そして、ラベル部内の全データに対して、対応するタスク組合せIDを埋める。
1回の学習ステップに用いるデータを抽出する。まず、ランダムに今回の学習ステップに用いるタスク組合せIDを決定する。学習制御部11は、そのタスク組合せIDを持つラベルをバッチサイズ個、ラベル部102のテーブルの上から取得する。
学習制御部11は、接続スイッチ1001を更新する。本ステップで使用するラベルが対象とするタスクに対しては接続記号、非対象のタスクに対しては非接続記号を入れる(S603)。
学習制御部11は、学習履歴記憶部140を参照し、新たな更新度を算出し、新たな更新度を更新度保存部1003に代入する(S604)。
実施例では、図7のように監視カメラ700から伝送されてきた画像を、何かしらの方法で人物領域の画像を切出す。そして、切出し画像に対して映っている人物の年齢、性別、髪色などの複数の属性を推定器100で推定し、その推定結果を出力する。実施例では、例えば、年齢、性別、髪色の3属性を対象とする。
複数のデータセットを混合して構築した混合データセットから、同じ種類のラベルを持つデータ(画像とラベルの組)を複数個取り出す。この個数はバッチサイズと呼び、予め設定しておく定数である。
以上が学習過程における一回のパラメータの更新(学習ステップと呼ぶ)の総手順である。
11 学習制御部
12 タスク組合せID作成部
100 推定器
101 画像部
102 ラベル部
103 学習履歴記憶部
1000 物体特徴抽出部
1001 接続スイッチ
1002 タスク別識別部
Claims (7)
- 記憶部と学習制御部とを有する物体認識システムであって、
前記記憶部は、
物体の画像を保存する画像部と、
前記物体の属性であるタスクに関する情報であるラベルを保存するラベル部と、
前記物体の前記タスクを推定して推定結果を出力する推定器と、を有し、
前記推定器は、
前記画像から物体特徴量を抽出する物体特徴抽出部と、
前記タスクの情報を識別するための複数のタスク別識別部と、
前記物体特徴抽出部と複数の前記タスク別識別部と間の接続情報を保存する接続スイッチと、を有し、
前記ラベル部は、
前記画像と前記物体の前記タスクの正解値である正解ラベルとの組み合わせである学習用データセットを保存し、
前記タスク別識別部は、
ニューラルネットワークで構成され、
前記ニューラルネットワークは学習で更新可能なパラメータを有し、
前記物体特徴量に対し、前記タスクに関する情報をデコードし、
前記学習制御部は、
前記タスクの種類に応じて、前記接続スイッチに保存されている前記接続情報に基づいて、前記物体特徴抽出部と複数の前記タスク別識別部との間の接続関係を前記正解ラベルのある前記タスク別識別部との接続に変更し、
前記学習制御部は、
前記正解ラベルと前記推定結果を比較して、前記推定結果と前記正解ラベルとの誤差であるタスク損失を求めて前記推定器に伝送し、
前記タスク損失が小さくなるように前記タスク別識別部の前記パラメータを更新することを特徴とする物体認識システム。 - 前記学習制御部は、
前記パラメータを、前記学習用データセットを用いて学習によりチューニングし、
前記パラメータによって前記推定結果の出力値を変動させることを特徴とする請求項1に記載の物体認識システム。 - 前記記憶部は、
最新時点までの学習結果を保存する学習履歴記憶部を更に有し、
前記学習履歴記憶部は、
前記学習結果として、前記タスク損失を保存することを特徴とする請求項1に記載の物体認識システム。 - 前記学習制御部は、
前記タスク別識別部の前記パラメータの更新の強弱を制御する更新度を変更することを特徴とする請求項1に記載の物体認識システム。 - 前記推定器は、
前記更新度を保存する更新度保存部を更に有することを特徴とする請求項4に記載の物体認識システム。 - 記憶部と学習制御部とを有する物体認識システムを用いた物体認識方法であって、
前記記憶部に、物体の画像と前記物体の属性であるタスクに関する情報であるラベルを保存し、
ラベル部により、前記画像と前記物体の前記タスクの正解値である正解ラベルとの組み合わせである学習用データセットを保存し、
物体特徴抽出部により、前記物体の画像から物体特徴量を抽出し、
複数のタスク別識別部により、前記タスクの情報を識別し、
前記タスク別識別部は、
ニューラルネットワークで構成され、
前記ニューラルネットワークは学習で更新可能なパラメータを有し、
前記物体特徴量に対し、前記タスクに関する情報をデコードし、
前記学習制御部により、前記タスクの種類に応じて、前記物体特徴抽出部と複数の前記タスク別識別部との間の接続関係を前記正解ラベルのある前記タスク別識別部との接続に変更し、前記物体の前記タスクを推定して推定結果を出力し、
前記学習制御部により、前記正解ラベルと前記推定結果を比較して、前記推定結果と前記正解ラベルとの誤差であるタスク損失を求めて、前記タスク損失が小さくなるように前記タスク別識別部の前記パラメータを更新することを特徴とする物体認識方法。 - 前記学習制御部により、前記パラメータを、前記学習用データセットを用いて学習によりチューニングし、前記パラメータによって前記推定結果の出力値を変動させることを特徴とする請求項6に記載の物体認識方法。
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