JP7452698B2 - 画像間の空間的関係をラベリングする強化学習モデル - Google Patents
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Description
Claims (20)
- 第1の画像のラベリングマップを受信し、
強化学習モデルを訓練する
プロセッサを含み、
前記ラベリングマップは、前記第1の画像に含まれる第1の関心領域と、第2の画像に含まれる第2の関心領域との間の空間的な関係を示し、
前記強化学習モデルは、少なくとも、前記ラベリングマップ、前記第1の画像、および前記第2の画像に基づいて、第1の画像に対し、更新されたラベリングマップを生成する
コンピューティングシステム。 - 前記訓練された強化学習モデルは、複数の訓練画像を用いて訓練され、
各前記複数の訓練画像について前記訓練された強化学習モデルを訓練するとき、前記プロセッサは、
エージェントモジュールにおいて、1つまたは複数のエージェントパラメータを有するポリシー関数を、候補ラベリングマップ、前記訓練画像、および前記複数の訓練画像のうちの追加の訓練画像に適用することによって、少なくとも部分的に前記訓練画像と関連付けられる前記候補ラベリングマップの候補ラベリング更新アクションを決定し、
評価モジュールにおいて、前記候補ラベリングマップの評価メトリック値を決定し、
環境モジュールにおいて、
少なくとも前記候補ラベリングマップおよび前記候補ラベリング更新アクションに基づいて、更新された候補ラベリングマップを決定し、
前記候補ラベリング更新アクションおよび前記評価メトリック値に基づいて、報酬値を決定し、
更新モジュールにおいて、少なくとも、前記候補ラベリングマップ、前記候補ラベリング更新アクション、前記更新された候補ラベリングマップ、および前記報酬値の少なくとも一部に基づいて、前記エージェントモジュールの1つまたは複数のエージェントパラメータを変更する
請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記候補ラベリングマップは、前記訓練画像の訓練関心領域と、追加の訓練画像の追加の訓練関心領域との候補空間的関係を含む
請求項2に記載のコンピューティングシステム。 - 前記評価モジュールにおいて、前記プロセッサは、さらに、
手動で生成されたラベリングマップを受信し、
少なくとも、部分的に前記候補ラベリングマップと前記手動で生成されたラベリングマップとの差に基づいて、前記評価メトリック値を決定する
請求項2に記載のコンピューティングシステム。 - 前記更新モジュールにおいて、前記プロセッサは、さらに、
前記複数の訓練画像に対応する複数のパラメータ更新サイクルにわたり、それらのパラメータ更新サイクルの前記環境モジュールにおいて決定された、前記それぞれの報酬値に基づいて、予測累積報酬値を決定し、
現在のパラメータ更新サイクルにおいて、前記予測累積報酬値を増加させる1つまたは複数のパラメータのそれぞれのパラメータ値を選択する
請求項2に記載のコンピューティングシステム。 - 前記ラベリングマップは、それぞれ第1の画像の第1の関心領域と、第2の画像の第2の関心領域とに含まれる画素との間の複数のオプティカルフロー値のオプティカルフローマップである
請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記ラベリングマップは、それぞれ、前記第1の画像の前記第1の関心領域および前記第2の画像の前記第2の関心領域に含まれる画素の複数の画素の位置の差の視差マップである
請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記ラベリングマップは、それぞれ、前記第1の画像の前記第1の関心領域および前記第2の画像の前記第2の関心領域に含まれる複数の画素の空間的深度値の深度マップである
請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記プロセッサは、さらに、
1つまたは複数の畳み込み層において、第1の関心領域の第1の特徴マップと、第2の関心領域の第2の特徴マップを生成する
請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記第1の関心領域および前記第2の関心領域は、それぞれ、複数の空間的に隣接する画素を含む
請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記プロセッサは、さらに、
複数のラベリングマップ更新サイクルにわたり、前記訓練された強化学習モデルにおいて、前記更新されたラベリングマップを、反復的に更新する、
請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記訓練された強化学習モデルは、マルチエージェント強化学習モデルである
請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - コンピューティングシステムで用いられる方法であって、
第1の画像のラベリングマップを受信し、
前記ラベリングマップは、前記第1の画像に含まれる第1の関心領域と、第2の画像に含まれる第2の関心領域との間の空間的な関係を示し、
訓練された強化学習モデルにおいて、少なくとも、前記ラベリングマップ、前記第1の画像、および前記第2の画像に基づいて、第1の画像に対し、更新されたラベリングマップを生成する
方法。 - さらに、少なくとも、
エージェントモジュールにおいて、1つまたは複数のエージェントパラメータを有するポリシー関数を、候補ラベリングマップ、訓練画像、および複数の訓練画像のうちの追加の訓練画像に適用することによって、少なくとも部分的に前記訓練画像と関連付けられる前記候補ラベリングマップの候補ラベリング更新アクションを決定し、
評価モジュールにおいて、前記候補ラベリングマップの評価メトリック値を決定し、
環境モジュールにおいて、
少なくとも前記候補ラベリングマップおよび前記候補ラベリング更新アクションに基づいて更新された候補ラベリングマップを決定し、
前記候補ラベリング更新アクションおよび前記評価メトリック値に基づいて、報酬値を決定し、
更新モジュールにおいて、少なくとも、前記候補ラベリングマップ、前記候補ラベリング更新アクション、前記更新された候補ラベリングマップ、および前記報酬値の少なくとも一部に基づいて、前記エージェントモジュールの1つまたは複数のエージェントパラメータを変更する、
ことにより、前記複数の訓練画像により複数の訓練された機械学習モデルを訓練する
請求項13に記載の方法。 - さらに、前記評価モジュールにおいて、手動で生成されたラベリングマップを受信し、
少なくとも、部分的に前記候補ラベリングマップと前記手動で生成されたラベリングマップとの差に基づいて、前記評価メトリック値を決定する
請求項14に記載の方法。 - さらに、前記更新モジュールにおいて、
前記複数の訓練画像に対応する複数のパラメータ更新サイクルにわたり、それらのパラメータ更新サイクルの前記環境モジュールにおいて決定された、それぞれの報酬値に基づいて、予測累積報酬値を決定し、
現在のパラメータ更新サイクルにおいて、前記予測累積報酬値を増加させる1つまたは複数のパラメータのそれぞれのパラメータ値を選択する
請求項14に記載の方法。 - 前記ラベリングマップは、それぞれ第1の画像の第1の関心領域と、第2の画像の第2の関心領域とに含まれる画素との間の複数のオプティカルフロー値のオプティカルフローマップである
請求項13に記載の方法。 - 前記ラベリングマップは、それぞれ、前記第1の画像の前記第1の関心領域および前記第2の画像の前記第2の関心領域に含まれる画素の複数の画素の位置の差の視差マップである
請求項13に記載の方法。 - 前記ラベリングマップは、それぞれ、前記第1の画像の前記第1の関心領域および前記第2の画像の前記第2の関心領域に含まれる複数の画素の空間的深度値の深度マップである
請求項13に記載の方法。 - コンピューティングシステムは、1つまたは複数のプロセッサを含み、
複数の訓練画像を用いて、少なくとも前記訓練画像の一部により、訓練された強化学習モデルを生成し、
エージェントモジュールにおいて、1つまたは複数のエージェントパラメータを有するポリシー関数を、候補ラベリングマップ、前記訓練画像、および前記複数の訓練画像のうちの追加の訓練画像に適用することによって、少なくとも部分的に前記訓練画像と関連付けられる前記候補ラベリングマップの候補ラベリング更新アクションを決定し、
評価モジュールにおいて、前記候補ラベリングマップの評価メトリック値を決定し、
環境モジュールにおいて、
少なくとも前記候補ラベリングマップおよび前記候補ラベリング更新アクションに基づいて、更新された候補ラベリングマップを決定し、
前記候補ラベリング更新アクションおよび前記評価メトリック値に基づいて、報酬値を決定し、
更新モジュールにおいて、少なくとも、前記候補ラベリングマップ、前記候補ラベリング更新アクション、前記更新された候補ラベリングマップ、および前記報酬値の少なくとも一部に基づいて、前記エージェントモジュールの1つまたは複数のエージェントパラメータを変更し、
実行時において、
第1の画像のラベリングマップを受信し、
前記ラベリングマップは、第1の画像に含まれる第1の関心領域と、第2の画像に含まれる第2の関心領域との空間的関係を示し、
前記ラベリングマップは、オプティカルフローマップ、視差マップまたは、深度マップであって、
更新された強化学習モデルにおいて、少なくとも、前記ラベリングマップ、前記第1の画像、および前記第2の画像に基づいて、前記第1の画像の更新されたラベリングマップを生成する
コンピューティングシステム。
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