JP6802756B2 - 認識システム、共通特徴量抽出ユニット、及び認識システム構成方法 - Google Patents
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Description
11 センサ
12 前処理部
20 共通特徴量抽出ユニット(Generic-feature Extraction Unit:GEU)
21 特徴量抽出部
30 タスク特化ユニット(Task-Specific Units:TSU)
31 物体検知部
32 意味領域分割部
41 ACC判断処理部
42 AEB判断処理部
51 学習済み物体検知器
52 学習済み意味領域分割器
61 物体検知学習装置
62 意味領域分割学習装置
71 GEU学習装置
100 認識システム
Claims (11)
- センシングを行ってセンサ値を出力するセンシングユニットと、
前記センサ値に基づく第1認識タスクを行う第1認識処理部と、前記センサ値に基づく第2認識タスクを行う第2認識処理部とを含むタスク特化ユニットと、
前記センシングユニットと前記タスク特化ユニットとの間に配置され、前記センサ値を入力として、前記第1認識処理部及び前記第2認識処理部に共通に入力される共通特徴量を抽出するための共通のニューラルネットワークが構成された共通特徴量抽出ユニットと、
を備えた認識システムを構成する認識システム構成方法であって、
前記第1認識タスクを行う学習済みの認識器の入力及び出力のデータ、及び前記第2認識タスクを行う学習済みの認識器の入力及び出力のデータを学習データセットとして用いて前記共通のニューラルネットワークを学習する、認識システム構成方法。 - 前記認識器として、複数の認識器の認識結果を統合して前記出力を得るアンサンブル認識器を用いる、請求項1に記載の認識システム構成方法。
- 前記共通特徴量抽出ユニットは、前記タスク特化ユニットとは別体の半導体チップに構成する、請求項1又は2に記載の認識システム構成方法。
- 前記共通特徴量抽出ユニットにおける前記共通のニューラルネットワークは、前記半導体チップにおいてハードウェアで構成する、請求項3に記載の認識システム構成方法。
- 前記共通特徴量抽出ユニットは、前記共通のニューラルネットワークの各層の入力を整数基底に分解する離散器を備えた、請求項1ないし4のいずれかに記載の認識システム構成方法。
- 前記共通のニューラルネットワークは、整数の重みをもつ、請求項1ないし4のいずれかに記載の認識システム構成方法。
- 前記共通特徴量抽出ユニットは、前記共通のニューラルネットワークの各層の入力を整数基底に分解する離散器を備え、
前記共通のニューラルネットワークは、
二値又は三値に離散化された重みを保持し、
内部の演算の一部ないし全部を論理演算で処理し、
前記論理演算の結果を非線形活性化関数により変換し、
前記変換の結果を次の層に渡す、請求項1ないし4のいずれかに記載の認識システム構成方法。 - 前記第1認識処理部は、前記共通特徴量抽出ユニットから出力された特徴量を入力とし、前記認識処理の結果を出力とする前記第1認識タスク用のニューラルネットワークを含み、
前記第1認識タスクを行う学習済みの認識器の入力及び出力のデータを学習データセットとして用いて前記第1認識タスク用のニューラルネットワークを学習する、請求項1に記載の認識システム構成方法。 - 前記認識器として、複数の認識器の認識結果を統合して前記出力を得るアンサンブル認識器を用いる、請求項8に記載の認識システム構成方法。
- 前記第1認識処理部は、前記共通特徴量抽出ユニットから出力された特徴量を入力とし、前記認識処理の結果を出力とする前記第1認識タスク用のニューラルネットワークを含み、
前記共通のニューラルネットワークへの入力と前記第1認識タスク用のニューラルネットワークの出力との関係が、前記第1認識タスクを行う学習済みの認識器の入力と出力との関係をよりよく近似し、かつ、前記共通のニューラルネットワークへの入力と前記第2認識タスク用のニューラルネットワークの出力との関係が、前記第2認識タスクを行う学習済みの認識器の入力と出力との関係をよりよく近似するように、前記共通のニューラルネットワークの構造を変更する工程を含む、請求項1に記載の認識システム構成方法。 - 前記第1認識処理部は、前記共通特徴量抽出ユニットから出力された特徴量を入力とし、前記認識処理の結果を出力とする前記第1認識タスク用のニューラルネットワークを含み、
前記共通のニューラルネットワークへの入力と前記第1認識タスク用のニューラルネットワークの出力との関係が、前記第1認識タスクを行う学習済みの認識器の入力と出力との関係をよりよく近似するように、前記第1認識タスク用のニューラルネットワークの構造を変更する工程を含む、請求項1に記載の認識システム構成方法。
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