JP7469100B2 - 検出装置及びプログラム - Google Patents
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Description
まず、第1のモデルパラメータ及び第2のモデルパラメータはそれぞれ学習済みであるものとして、第1のモデルパラメータ及び第2のモデルパラメータを用いて画像中の物品の種類とその数とを判定する推論時について説明する。
推論時における物品判定装置10の全体構成について、図1を参照しながら説明する。図1は、推論時における物品判定装置10の全体構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る物品判定装置10により判定対象画像中の物品の種類を判定し、その種類毎の物品数を算出する処理について、図2を参照しながら説明する。図2は、本実施形態に係る物品判定処理の一例を示すフローチャートである。
次に、第1のモデルパラメータ及び第2のモデルパラメータはそれぞれ学習済みでないものとして、これらの第1のモデルパラメータ及び第2のモデルパラメータを学習する学習時について説明する。
学習時における物品判定装置10の全体構成について、図7を参照しながら説明する。図7は、学習時における物品判定装置10の全体構成の一例を示す図である。
次に、本実施形態に係る物品判定装置10により第1のモデルパラメータ又は第2のモデルパラメータに含まれる第3のモデルパラメータ若しくは第4のモデルパラメータを学習する処理について、図10を参照しながら説明する。図10は、本実施形態に係る学習処理の一例を示すフローチャートである。
101 入力部
102 第1の判定部
103 色差分抽出部
104 未検出物体特定部
105 画像切出部
106 第2の判定部
107 算出部
108 学習用画像作成部
109 学習部
Claims (6)
- 1以上の検出対象の物体を撮影した撮影画像から地色と異なる色を抽出することで色差分画像を作成する第1の作成手段と、
学習済みの第1のモデルを用いて、前記撮影画像中に含まれる物体を検出し、検出した物体の種類を判定する第1の判定手段と、
前記撮影画像中に含まれる物体を検出した結果と、前記色差分画像とを用いて、前記結果で検出されなかった未検出物体を特定する特定手段と、
学習済みの第2のモデルを用いて、前記未検出物体の種類を判定する第2の判定手段と、
前記未検出物体が特定されなかった場合は前記第1の判定手段による判定結果から前記検出対象の物体の種類毎の物体数を算出し、前記未検出物体が特定された場合は前記第1の判定手段による判定結果と前記第2の判定手段による判定結果とから前記検出対象の物体の種類毎の物体数を算出する算出手段と、
を有することを特徴とする検出装置。 - 前記第1の判定手段は、
検出した物体を、第1の種類を示すクラス又は第2の種類を示すクラスのいずれかに分類することで、前記物体の種類を判定する、ことを特徴とする請求項1に記載の検出装置。 - 前記第2の判定手段は、
前記未検出物体画像中に含まれる物体を、第1の種類を示すクラス、第2の種類を示すクラス又は前記検出対象以外を示すクラスのいずれかに分類することで、前記物体が検出対象であるか否かと前記物体が検出対象である場合における種類とを判定する、ことを特徴とする請求項1又は2に記載の検出装置。 - 前記撮影画像から学習用画像を作成する第2の作成手段と、
前記学習用画像を用いて、前記第1のモデルのモデルパラメータと前記第2のモデルのモデルパラメータとを学習する学習手段と、を有し、
前記第2の作成手段は、
所定の評価基準に基づいて、前記撮影画像に対して第1の種類を示すラベル又は第2の種類を示すラベルのいずれかを付与する、又は、前記撮影画像中に含まれる物体の画像領域を指定し、該画像領域に対して第一の種類を示すラベル又は第二の種類を示すラベルを付与するアノテーションを行うことで、前記学習用画像を作成する、ことを特徴とする請求項1乃至3の何れか一項に記載の検出装置。 - 前記第1のモデル及び前記第2のモデルは、ニューラルネットワークである、請求項4に記載の検出装置。
- コンピュータを、請求項1乃至5の何れか一項に記載の検出装置における各手段として機能させるためのプログラム。
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