JP7263074B2 - 情報処理装置、及びその制御方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents
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Description
第1の実施形態として、検査対象の画像を目視し変状を特定する作業を行うユーザに対して、学習データの蓄積状況を表示し、その蓄積状況に応じて、ユーザに蓄積された学習データによる学習の実行を指示するように促す処理の例を説明する。特に本実施形態では、橋などの建築物の経年劣化を点検するようないわゆるインフラ点検を行うため情報処理システムを例に説明する。
第1の実施形態では、変状データの入力作業の途中段階までに、検査対象画像の一部に入力した変状データと対応する画像とのペア(組)を、学習データとして蓄積し、その蓄積状況を表示する例を説明した。基準量(必要な量)に対して学習データが不足している間は、その不足分を補うために、変状データの入力作業を継続することになる。この入力作業を効率的に行うためには、不足している種類(データ分類)の学習データを優先的に蓄積することができるように、変状データを入力する必要がある。第2の実施形態では、基準量に対して不足している学習データの種類に対応する画像を、検査対象画像群から選択して表示させ、優先的に変状データの入力作業が行われるように支援する例を示す。具体的には、学習データの蓄積状況に基づいて、学習データが基準量に対して不足している分類を特定し、そのデータ分類と背景テクスチャが一致(または類似)する画像を、検査対象画像群から選択する。選択した画像を、変状データの入力画面において表示させ、ユーザが変状データを入力した結果、不足しているデータ分類に合致する変状が含まれていた場合、その分類に属する学習データとして蓄積する。本実施形態では、このように、基準量に対して不足している学習データとなる可能性の高い検査対象画像を優先的に、変状データを入力する作業用に表示し、ユーザに変状データの入力を促す。以下、第1の実施形態との差分を中心に第2の実施形態を説明する。
第1及び第2の実施形態では、変状データの入力作業の途中段階までに、検査対象画像の一部に入力した変状データと対応する画像とのペア(組)を、学習データとして蓄積し、その蓄積状況を表示する例を説明した。それに対し、第3の実施形態では、学習済みの識別器(学習済みモデル)を用いた検知の結果として得られた変状データに対し、ユーザによって行われた修正作業の結果を学習データとして識別器を再学習する例を示す。
ここで、第1~第3の実施形態に適用可能な変形例を示す。図16は、変形例において表示される表示データの一例を示す。上述した第1~第3の実施形態では、学習データの基準量は、例えば画像の枚数などの絶対的な量で設定された。そして表示データでは基準量を100%として学習データの進捗の程度を進捗バーで示した。しかしながら、基準量は、相対的な量で設定されてもよい。例えば、入力として与えられた大量の検査対象画像のうちの40%を基準量として設定する。図16(A)のアプリケーションウインドウ1600では、図8のウインドウ800と同様に、進捗表示領域1601が表示される。ここで学習データの蓄積の進捗は全体の20%であることが、進捗バー1602と進捗率1604によって示される。変形例では、指標1603によって、基準量(40%とした例)が示される。ユーザが変状データの入力作業を続け、学習データが基準量に達した時の表示状態を図16(B)に示す。図16(B)では、進捗バー1602が指標1603に達し、進捗率1604が40%を示す。また、学習実行ボタン1605が表示されていることから、ユーザは、学習データが基準量まで蓄積されたことを確認できる。ここで40%という基準量は、一例にすぎない。基準量は、相対的な量で定義する場合も、検査対象の大きさや検査対象画像の全体量、及び識別器の内容等に応じて設定されればよい。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
312 格納部
313 取得部
314 設定部
315 表示制御部
316 判定部
317 学習部
318 検知部
Claims (20)
- 画像に含まれる検知対象の位置を指定する入力を受け付ける受付手段と、
前記画像を示す情報と前記入力された位置を示す情報との組からなる学習データの蓄積量を取得する取得手段と、
蓄積された前記学習データに基づいて前記画像から前記検知対象を検知するための学習モデルを学習する学習手段と、
前記蓄積量と、前記学習手段が前記学習モデルを学習するために必要な前記学習データの量として設定された前記学習データの基準量とを表示手段に比較可能に表示する制御を行う表示制御手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記表示制御手段は、前記受付手段によって前記入力が受け付けられるのに応じて前記蓄積量が変化する様子を前記表示手段に表示する制御を行うことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記学習手段は、前記蓄積量が前記基準量に達したことに応じて、前記学習を実行することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記表示制御手段は、前記蓄積量が前記基準量に達した場合、前記学習手段に前記学習モデルの学習の実行させる指示を受け付けるアイテムを前記表示手段に表示させ、
前記学習手段は、前記表示されたアイテムに対するユーザの操作に応じて前記学習を実行することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習手段は、前記蓄積量が前記基準量に達した場合、前記学習を実行することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記画像とは、検査対象となる構造物を被写体として撮影した画像であり、前記検知対象とは、前記構造物の表面に生じた変状であって、
前記学習モデルに基づいて、前記画像から前記変状を検知する検知手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記変状とは、前記構造物の表面に生じたひび割れを含むことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。
- ユーザの入力もしくは過去の学習実績に基づいて前記基準量を設定する設定手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記学習データは、前記画像の特性及び前記検知対象の種類に基づいて分類され、
前記取得手段は、前記分類ごとに前記学習データの蓄積量を取得し、
前記表示制御手段は、前記分類ごとに前記蓄積量と前記学習データの基準量とを比較可能に表示する制御を行うことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記表示制御手段は、前記受付手段が前記入力を受付ける間、前記画像と、入力される前記検知対象の位置を示すデータとを前記表示手段に表示するとともに、前記受付手段によって前記入力が受け付けられるのに応じて前記蓄積量が変化する様子を前記表示手段に表示する制御を行うことを請求項1乃至9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記受付手段は、前記表示手段に表示された前記画像上で、前記検知対象をトレースすることで位置情報を入力する操作を受け付けることを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記学習手段によって学習された学習済みモデルに基づいて、前記画像から前記検知対象を検知する検知手段を更に備え、
前記受付手段は、前記検知手段によって前記画像から検知された前記検知対象を示す位置情報を修正する操作を受け付けることを特徴とする請求項1乃至11のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習手段は、前記受付手段によって受け付けられた前記修正する操作の結果に基づいて、前記学習済みモデルの再学習を実行することを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。
- 前記検知手段による検知結果を評価する評価手段を更に備え、
前記学習手段は、前記評価手段によって、前記検知手段による検知処理の性能が所定の基準より低いと評価された場合、前記再学習を実行することを特徴とする請求項13に記載の情報処理装置。 - 前記表示制御手段は、前記評価手段によって、前記検知手段による検知処理の性能が所定の基準より低いと評価された場合、前記学習手段に前記再学習の実行させる指示を受け付けるアイテムをさらに前記表示手段に表示させ、
前記学習手段は、前記表示されたアイテムに対するユーザの操作に応じて前記再学習を実行することを特徴とする請求項14に記載の情報処理装置。 - 前記表示制御手段は、前記蓄積量が前記基準量に達した場合に、蓄積された前記学習データを学習した前記学習モデルに基づいて、前記画像から前記変状を検知する処理の実行指示を受け付けるアイテムをさらに前記表示手段に表示させ、
前記検知手段は、前記表示されたアイテムに対するユーザの操作に応じて前記検知を実行することを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置の制御方法であって、
受付手段により、画像に含まれる検知対象の位置を指定する入力を受け付け、
取得手段により、前記画像を示す情報と前記入力された位置を示す情報との組からなる学習データの、蓄積量を取得し、
学習手段により、蓄積された前記学習データに基づいて前記画像から前記検知対象を検知するための学習モデルを学習し、
表示制御手段により、前記蓄積量と、前記学習手段が前記学習モデルを学習するために必要な前記学習データの量として設定された前記学習データの基準量とを所定の表示部において比較可能に表示させる、
ことを特徴とする情報処理装置の制御方法。 - コンピュータに読み込ませ実行させることで、前記コンピュータを請求項1乃至16のいずれか1項に記載の情報処理装置として機能させるプログラム。
- 請求項18に記載されたプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
- 画像に含まれる検知対象の位置を指定する入力を受け付ける受付手段と、
前記画像を示す情報と前記入力された位置を示す情報との組からなる学習データの、蓄積量を取得する取得手段と、
蓄積された前記学習データに基づいて前記画像から前記検知対象を検知するための学習モデルを学習する学習手段と、
前記蓄積量と、前記学習手段が前記学習モデルを学習するために必要な前記学習データの量として設定された前記学習データの基準量とを表示手段に比較可能に表示する制御を行う表示制御手段と、
前記蓄積量が前記基準量に達した後で前記学習手段によって学習された学習済みモデルに基づいて、前記画像から前記検知対象を検知する検知手段と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
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