JP6865866B2 - 高解像度画像セグメンテーションのためのエンドツーエンドネットワークモデル - Google Patents
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Description
化された出力は、各々の解像度がそれぞれ最低のときに連結され得る。
102 ユーザコンピューティングデバイス
112 プロセッサ
114 メモリ
116 データ
118 命令
120 画像セグメンテーションモデル
122 ユーザ入力コンポーネント
130 機械学習コンピューティングシステム
132 プロセッサ
134 メモリ
136 データ
138 命令
140 画像セグメンテーションモデル
140 機械学習モデル
150 モデルトレーナー
152 トレーニングデータ
180 ネットワーク
200 画像セグメンテーションモデル
210 第1のニューラルネットワーク
220 第2のニューラルネットワーク
230 画像
240 セマンティックセグメンテーションマスク
250 リファインド・セマンティックセグメンテーションマスク
300 画像セグメンテーションモデル
310 高解像度バージョンの画像
320 ダウンスケーリングコンポーネント
330 低解像度バージョンの画像
340 セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワーク
350 低解像度セマンティックセグメンテーションマスク
360 アップスケーリングコンポーネント
370 高解像度セマンティックセグメンテーションマスク
380 エッジリファインメント・ニューラルネットワーク
390 リファインド・セマンティックセグメンテーションマスク
400 エッジリファインメント・ニューラルネットワーク
410 画像
420 セマンティックセグメンテーションマスク
430 画像エンコーダネットワーク
430 第1のエンコーダネットワーク
440 セマンティックセグメンテーション・マスクエンコーダネットワーク
440 第2のエンコーダネットワーク
450 連結コンポーネント
460 デコーダネットワーク
470 リファインド・セマンティックセグメンテーションマスク
500 エッジリファインメント・ニューラルネットワーク
510 画像
520 セマンティックセグメンテーションマスク
530 第1のエンコーダネットワーク
540 第2のエンコーダネットワーク
550 連結コンポーネント
560 デコーダネットワーク
570 エッジ推論層
580 リファインド・セマンティックセグメンテーションマスク
600 画像セグメンテーションモデルトレーニング構成
610 高解像度バージョンの画像
615 ダウンスケーリングコンポーネント
620 低解像度バージョンの画像
625 セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワーク
630 低解像度セマンティックセグメンテーションマスク
645 グラウンドトゥルース・セマンティックセグメンテーションマスク
650 第1の損失関数
655 アップスケーリングコンポーネント
660 高解像度セマンティックセグメンテーションマスク
665 エッジリファインメント・ニューラルネットワーク
670 リファインド・セマンティックセグメンテーションマスク
675 グラウンドトゥルース・リファインド・セマンティックセグメンテーションマスク
680 第2の損失関数
685 総損失関数
Claims (31)
- 少なくとも1つのプロセッサと、
機械学習画像セグメンテーションモデルであって、
画像を受信し、前記画像の受信に応答して、セマンティックセグメンテーションマスクを出力するようにトレーニングされる、セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークと、
前記画像の少なくとも一部および前記セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を受信し、前記画像の前記少なくとも一部および前記セマンティックセグメンテーションマスクの前記少なくとも一部の受信に応答して、リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクを出力するようにトレーニングされる、エッジリファインメント・ニューラルネットワークと
を含む機械学習画像セグメンテーションモデルと、
前記少なくとも1つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも1つのプロセッサに動作を実行させる命令を記憶する少なくとも1つの有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作が、
前記画像を取得することであって、前記画像が高解像度画像を含む、取得することと、
前記高解像度画像を低解像度画像にダウンスケールし、前記低解像度画像を前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークに入力することと、
前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの出力として、前記セマンティックセグメンテーションマスクを受信することと、
前記画像の少なくとも一部および前記セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することと、
前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークの出力として、前記リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクを受信することと
を含む、少なくとも1つの有形の非一時的コンピュータ可読媒体と
を含むコンピューティングシステム。 - 前記動作が、
前記リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクに少なくとも部分的に基づいて、前記画像の少なくとも一部をぼかすこと
をさらに含む、請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの出力として、前記セマンティックセグメンテーションマスクを受信することが、
前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの出力として、低解像度セマンティックセグメンテーションマスクを受信すること
を含む、請求項1に記載のコンピューティングシステム。 - 前記セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することが、
前記低解像度セマンティックセグメンテーションマスクを高解像度セマンティックセグメンテーションマスクにアップスケールすることと、
前記高解像度セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することと
をさらに含む、請求項3に記載のコンピューティングシステム。 - 前記画像の少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することが、前記高解像度画像の少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
- 前記画像の少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することが、前記画像の前記少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークの第1のエンコーダネットワークに入力することを含み、
前記セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することが、前記セマンティックセグメンテーションマスクの前記少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークの第2のエンコーダネットワークに入力することを含む、
請求項1から5のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。 - 前記画像の少なくとも一部および前記セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することが、
前記第1のエンコーダネットワークから第1の符号化された出力を受信することと、
前記第2のエンコーダネットワークから第2の符号化された出力を受信することと、
前記第1の符号化された出力と前記第2の符号化された出力を連結して、連結された符号化された出力にすることと
をさらに含む、請求項6に記載のコンピューティングシステム。 - 前記画像の少なくとも一部および前記セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力することが、
前記連結された符号化された出力を、前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークのデコーダネットワークに提供することをさらに含み、
前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークの出力として、前記リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクを受信することが、前記デコーダネットワークの出力として、前記リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクを受信することを含む、
請求項7に記載のコンピューティングシステム。 - 前記コンピューティングシステムが、ユーザコンピューティングデバイスを含む、請求項1から8のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
- 前記機械学習画像セグメンテーションモデルが、前記機械学習画像セグメンテーションモデルの総損失関数に少なくとも部分的に基づいて、エンドツーエンドでトレーニングされた、請求項1から9のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
- 画像の少なくとも一部のセグメンテーションマスクを生成するコンピュータ実装方法であって、
第1のニューラルネットワークで、前記画像から導出された第1のデータを受信するステップと、
前記第1のニューラルネットワークの出力を生成するために、前記第1のニューラルネットワークを使用して、前記第1のデータを処理するステップであって、前記出力が第1のセグメンテーションマスクに関連する、ステップと、
第2のニューラルネットワークで、
前記画像から導出された第2のデータ、および
前記第1のニューラルネットワークの前記出力から導出されたデータ
を受信するステップであって、前記第1のデータが第1の解像度の画像データを含み、前記第2のデータが前記第1の解像度よりも高い第2の解像度の画像データを含む、受信するステップと、
第2のセグメンテーションマスクに関連するデータを生成するステップであって、当該生成することが、前記第2のセグメンテーションマスクが前記第1のセグメンテーションマスクに対してリファインされるように、前記第2のニューラルネットワークを使用して、前記画像から導出された前記第2のデータおよび前記第1のニューラルネットワークの前記出力から導出された前記データを処理することを含む、ステップと
を含むコンピュータ実装方法。 - 前記第1のデータを生成するステップをさらに含み、前記第1のデータを生成するステップが、前記画像の少なくとも1つの領域の解像度を下げるステップを含む、請求項11に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第1のセグメンテーションマスクが第1の解像度を有し、前記第2のセグメンテーションマスクが前記第1の解像度よりも高い第2の解像度を有する、請求項11または12に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第1のニューラルネットワークおよび/または前記第2のニューラルネットワークが1つまたは複数の畳み込み層を含む、請求項11から13のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第2のニューラルネットワークが、
少なくとも2つのヘッドであって、第1のヘッドが前記画像から導出された前記第2のデータを受信するように構成され、第2のヘッドが前記第1のニューラルネットワークの出力から導出された前記データを受信するように構成される、少なくとも2つのヘッドと、
前記第1および第2のヘッドから導出されたデータを連結するように構成された連結コンポーネントと
を含む、請求項11から14のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記第2のニューラルネットワークが、前記連結コンポーネントの出力から導出されたデータを受信するように構成されたデコーダネットワークをさらに含み、前記第1のヘッドが第1のエンコーダネットワークを含み、前記第2のヘッドが第2のエンコーダネットワークを含む、請求項15に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第1のニューラルネットワークが、セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークである、請求項11から16のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第2のニューラルネットワークがエッジリファインメント・ニューラルネットワークであり、前記第2のセグメンテーションマスクが、前記第1のセグメンテーションマスクと比較して、よりシャープなエッジを含む、請求項11から17のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記第2のセグメンテーションマスクが、前記第1のセグメンテーションマスクと比較して、前記画像の少なくとも一部の前景と背景をより正確に分離する、請求項11から18のいずれか一項に記載のコンピュータ実装方法。
- 画像セグメンテーションモデルをエンドツーエンドでトレーニングするコンピュータ実装方法であって、前記画像セグメンテーションモデルが、セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークおよびエッジリファインメント・ニューラルネットワークを含み、前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの出力が前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力され、前記コンピュータ実装方法が、
トレーニング画像を前記画像セグメンテーションモデルに入力するステップであって、前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークに入力されるトレーニング画像が、前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力されるトレーニング画像の低画像のバージョンを含む、ステップと、
前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの第1の損失関数を決定するステップと、
前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークの第2の損失関数を決定するステップと、
前記第1の損失関数および前記第2の損失関数に少なくとも部分的に基づいて総損失関数を決定するステップと、
前記総損失関数に基づいて、前記画像セグメンテーションモデルをトレーニングするステップと
を含むコンピュータ実装方法。 - 前記第1の損失関数および前記第2の損失関数に少なくとも部分的に基づいて前記総損失関数を決定するステップが、前記第1の損失関数および前記第2の損失関数を合計するステップを含む、請求項20に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記総損失関数に基づいて前記画像セグメンテーションモデルをトレーニングするステップが、
前記第1の損失関数に少なくとも部分的に基づいて前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークをトレーニングするステップ
を含む、請求項20に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記総損失関数に基づいて前記画像セグメンテーションモデルをトレーニングするステップが、
前記第2の損失関数に少なくとも部分的に基づいて前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークをトレーニングするステップ
をさらに含む、請求項22に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの前記第1の損失関数を決定するステップが、
前記トレーニング画像を前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークに入力するステップと、
前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの出力として、セマンティックセグメンテーションマスクを受信するステップと、
前記セマンティックセグメンテーションマスクとグラウンドトゥルース・セマンティックセグメンテーションマスクとの間の差に少なくとも部分的に基づいて、前記第1の損失関数を決定するステップと
を含む、請求項20に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記トレーニング画像に少なくとも部分的に基づいて前記セマンティックセグメンテーションマスクを決定するステップが、
前記セマンティックセグメンテーションマスクのシングルチャネルを抽出するステップを含み、
前記第1の損失関数が、前記セマンティックセグメンテーションマスクの前記シングルチャネルと前記グラウンドトゥルース・セマンティックセグメンテーションマスクのシングルチャネルとの間の差に少なくとも部分的に基づいて決定される、
請求項24に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記トレーニング画像が高解像度のトレーニング画像を含み、前記トレーニング画像を前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークに入力するステップが、
前記高解像度のトレーニング画像を低解像度のトレーニング画像にダウンスケールするステップと、
前記低解像度のトレーニング画像を前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークに入力するステップと
をさらに含む、請求項24に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークの前記第2の損失関数を決定するステップが、
前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークによって、リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクを決定するステップと、
前記リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクとグラウンドトゥルース・セマンティックセグメンテーションマスクとの間の差に少なくとも部分的に基づいて、前記第2の損失関数を決定するステップと
を含む、請求項20に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークによって、前記リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクを決定するステップが、
前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの出力として、前記トレーニング画像のセマンティックセグメンテーションマスクを受信するステップと、
前記トレーニング画像の少なくとも一部および前記セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力するステップと、
前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークの出力として、前記リファインド・セマンティックセグメンテーションマスクを受信するステップと
を含む、請求項27に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記トレーニング画像が高解像度トレーニング画像を含み、
前記セマンティックセグメンテーション・ニューラルネットワークの出力として、前記トレーニング画像の前記セマンティックセグメンテーションマスクを受信するステップが、前記トレーニング画像の低解像度セマンティックセグメンテーションマスクを受信するステップを含み、
前記トレーニング画像の少なくとも一部および前記セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力するステップが、
前記高解像度トレーニング画像の少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワークに入力するステップと、
前記低解像度セマンティックセグメンテーションマスクを高解像度セマンティックセグメンテーションマスクにアップスケールするステップと、
前記高解像度セマンティックセグメンテーションマスクの少なくとも一部を前記エッジリファインメント・ニューラルネットワーク入力するステップと
を含む、
請求項28に記載のコンピュータ実装方法。 - 請求項11から29のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された装置。
- コンピューティング装置によって実行されると、請求項11から29のいずれか一項に記載の方法が実行されるようにするコンピュータ可読命令を含むコンピュータプログラム。
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