JPWO2021053815A5

JPWO2021053815A5 - 学習装置、学習方法、推論装置、推論方法、及び、プログラム

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Publication number: JPWO2021053815A5
Application number: JP2021546155A
Authority: JP
Filing date: 2019-09-20
Publication date: 2022-05-19
Anticipated expiration: 2039-09-20

Description

上記の課題を解決するため、本発明の一つの観点では、学習装置は、
属性情報が付与された属性付画像データを用いて、異なる属性の組み合わせ毎に、前記属性付画像データから抽出された特徴ベクトルを含む計量空間を学習する計量空間学習手段と、
事例用画像データから特徴ベクトルを算出し、前記計量空間に関連付けた事例として記憶する事例記憶手段と、を備える。

本発明のさらに他の観点では、プログラムは、
属性情報が付与された属性付画像データを用いて、異なる属性の組み合わせ毎に、前記属性付画像データから抽出された特徴ベクトルを含む計量空間を学習し、
事例用画像データから特徴ベクトルを算出し、前記計量空間に関連付けた事例として記憶する処理をコンピュータに実行させるプログラム。

本発明のさらに他の観点では、推論装置は、
異なる属性の組み合わせ毎に学習された複数の計量空間に関連付けて、事例用画像データの特徴ベクトルを事例として記憶した事例記憶手段と、
選択用画像データの特徴ベクトルを用いて前記複数の計量空間を評価して、一の計量空間を選択する計量空間選択手段と、
推論用画像データから抽出された特徴ベクトルと、前記一の計量空間に関連付けられた事例とに基づいて、当該推論用画像データを識別する識別手段と、
前記識別手段による識別結果を出力する結果出力手段と、を備える。

本発明のさらに他の観点では、プログラムは、
異なる属性の組み合わせ毎に学習された計量空間に関連付けて、事例用画像データの特徴ベクトルを事例として記憶した事例記憶部から複数の計量空間を取得し、
選択用画像データの特徴ベクトルを用いて前記複数の計量空間を評価して、一の計量空間を選択し、
推論用画像データから抽出された特徴ベクトルと、前記一の計量空間に関連付けられた事例とに基づいて、当該推論用画像データを識別し、識別結果を出力する処理をコンピュータに実行させる。

Claims

属性情報が付与された属性付画像データを用いて、異なる属性の組み合わせ毎に、前記属性付画像データから抽出された特徴ベクトルを含む計量空間を学習する計量空間学習手段と、
事例用画像データから特徴ベクトルを算出し、前記計量空間に関連付けた事例として記憶する事例記憶手段と、
を備える学習装置。
前記異なる属性の組み合わせを決定する属性決定手段を備える請求項１に記載の学習装置。
前記事例用画像データを摂動させる第１の画像摂動手段を備え、
前記事例記憶手段は、摂動後の事例用画像データから算出された特徴ベクトルを事例として記憶する請求項１又は２に記載の学習装置。
前記事例用画像データについて算出された特徴ベクトルを摂動する第１の特徴摂動手段を備え、
前記事例記憶手段は、摂動後の特徴ベクトルを事例として記憶する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の学習装置。
前記事例記憶手段は、前記事例用画像データの教師ラベル及び付加情報を前記事例に紐づけて記憶する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の学習装置。
属性情報が付与された属性付画像データを用いて、異なる属性の組み合わせ毎に、前記属性付画像データから抽出された特徴ベクトルを含む計量空間を学習し、
事例用画像データから特徴ベクトルを算出し、前記計量空間に関連付けた事例として記憶する学習方法。
属性情報が付与された属性付画像データを用いて、異なる属性の組み合わせ毎に、前記属性付画像データから抽出された特徴ベクトルを含む計量空間を学習し、
事例用画像データから特徴ベクトルを算出し、前記計量空間に関連付けた事例として記憶する処理をコンピュータに実行させるプログラム。
異なる属性の組み合わせ毎に学習された複数の計量空間に関連付けて、事例用画像データの特徴ベクトルを事例として記憶した事例記憶手段と、
選択用画像データの特徴ベクトルを用いて前記複数の計量空間を評価して、一の計量空間を選択する計量空間選択手段と、
推論用画像データから抽出された特徴ベクトルと、前記一の計量空間に関連付けられた事例とに基づいて、当該推論用画像データを識別する識別手段と、
前記識別手段による識別結果を出力する結果出力手段と、
を備える推論装置。
前記計量空間選択手段は、前記複数の計量空間の各々を用いて既存クラスの選択用画像データを識別し、当該既存クラスの選択用画像データの教師ラベルと最も一致度の高い計量空間を前記一の計量空間と決定する請求項８に記載の推論装置。
前記識別手段は、前記事例記憶手段に記憶されている事例のうち、前記一の計量空間において前記推論用画像データの特徴ベクトルと最も近い事例のクラスを前記識別結果とする請求項８又は９に記載の推論装置。
前記結果出力手段は、前記識別結果に加えて、前記最も近い事例の教師ラベル、付加情報及び画像データを推論結果として出力する請求項１０に記載の推論装置。
前記推論用画像データを摂動する第２の画像摂動手段を備え、
前記識別手段は、摂動後の推論用画像データの特徴ベクトルを用いて、当該推論用画像データを識別する請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の推論装置。
前記推論用画像データの特徴ベクトルを摂動する第２の特徴摂動手段を備え、
前記識別手段は、摂動後の特徴ベクトルを用いて、前記推論用の画像データを識別する請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の推論装置。
異なる属性の組み合わせ毎に学習された計量空間に関連付けて、事例用画像データの特徴ベクトルを事例として記憶した事例記憶手段から複数の計量空間を取得し、
選択用画像データの特徴ベクトルを用いて前記複数の計量空間を評価して、一の計量空間を選択し、
推論用画像データから抽出された特徴ベクトルと、前記一の計量空間に関連付けられた事例とに基づいて、当該推論用画像データを識別し、識別結果を出力する推論方法。
異なる属性の組み合わせ毎に学習された計量空間に関連付けて、事例用画像データの特徴ベクトルを事例として記憶した事例記憶手段から複数の計量空間を取得し、
選択用画像データの特徴ベクトルを用いて前記複数の計量空間を評価して、一の計量空間を選択し、
推論用画像データから抽出された特徴ベクトルと、前記一の計量空間に関連付けられた事例とに基づいて、当該推論用画像データを識別し、識別結果を出力する処理をコンピュータに実行させるプログラム。