JP7482620B2 - データ生成方法、データ表示方法、データ生成装置及びデータ表示システム - Google Patents
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Description
1つ以上のプロセッサが、第1のデータの特徴マップと、レイヤ化されたセグメンテーションマップとに基づいて、第2のデータを取得するステップを含む、データ生成方法に関する。
1つ以上のプロセッサが、訓練対象のエンコーダを利用して訓練用の第1の画像から第1の特徴マップを取得するステップと、
前記1つ以上のプロセッサが、訓練対象のデコーダを利用して前記第1の特徴マップと訓練用のレイヤ化されたセグメンテーションマップとから第2の画像を取得するステップと、
前記1つ以上のプロセッサが、前記第1の画像と前記訓練用のレイヤ化されたセグメンテーションマップとの第1のペアと、前記第2の画像と前記訓練用のレイヤ化されたセグメンテーションマップとの第2のペアとの何れかを判別器に入力し、前記判別器の判別結果に基づき決定された第1の損失値に応じて前記判別器のパラメータを更新するステップと、
前記1つ以上のプロセッサが、前記第1の画像と前記第2の画像との特徴量の差を示す第2の損失値を決定し、前記決定された第2の損失値に応じて前記エンコーダと前記デコーダとのパラメータを更新するステップと、
を有するモデル生成方法に関する。
[本開示の概略]
図1に示されるように、本開示の実施例によるデータ生成装置100は、例えば、ニューラルネットワークなどの何れかのタイプの機械学習モデルとして実現されるエンコーダ、セグメンテーションモデル及びデコーダを有する。データ生成装置100は、エンコーダを利用して入力画像から生成された特徴マップと、セグメンテーションモデルを利用して入力画像から生成したレイヤ化されたセグメンテーションマップ(第1のセグメンテーションマップ)をユーザに提示し、ユーザによって編集されたレイヤ化されたセグメンテーションマップ(第1のセグメンテーションマップと異なる第2のセグメンテーションマップ)(図示された例では、セグメンテーションマップの画像から両耳が削除されている)とに基づき出力画像をデコーダから取得する。当該出力画像は、編集済みのレイヤ化されたセグメンテーションマップの編集内容を入力画像に反映することによって生成される。
[データ生成装置]
図2~5を参照して、本開示の一実施例によるデータ生成装置100を説明する。図2は、本開示の一実施例によるデータ生成装置100の機能構成を示すブロック図である。
[変形例]
次に、図6~8を参照して、本開示の一実施例によるデータ生成装置100のデータ生成処理の各種変形例を説明する。
[データ生成処理]
次に、図9を参照して、本開示の一実施例によるデータ生成処理を説明する。当該データ生成処理は、上述したデータ生成装置100によって実現され、例えば、データ生成装置100の1つ以上のプロセッサ又は処理回路がプログラム又は命令を実行することによって実現されてもよい。図9は、本開示の一実施例によるデータ生成処理を示すフローチャートである。
[ユーザインタフェース]
次に、図10~19を参照して、本開示の一実施例によるデータ生成装置100によって提供されるユーザインタフェースを説明する。当該ユーザインタフェースは、例えば、データ生成装置100によってユーザ端末に提供される操作画面として実現されうる。
[訓練装置(モデル生成装置)]
次に、図20~22を参照して、本開示の一実施例による訓練装置200を説明する。訓練装置200は、データベース300に格納されている訓練データを利用して、訓練対象のエンコーダ210、セグメンテーションモデル220、デコーダ230及び判別器240をエンド・ツー・エンド方式で訓練する。図20は、本開示の一実施例による訓練装置200を示すブロック図である。
[訓練処理(モデル生成処理)]
次に、図23を参照して、本開示の一実施例による訓練処理を説明する。当該訓練処理は、上述した訓練装置200によって実現され、例えば、訓練装置200の1つ以上のプロセッサ又は処理回路がプログラム又は命令を実行することによって実現されてもよい。図23は、本開示の一実施例による訓練処理を示すフローチャートである。
[ハードウェア構成]
前述した実施形態における各装置(データ生成装置100、又は訓練装置200)の一部又は全部は、ハードウェアで構成されていてもよいし、CPU(Central Processing Unit)、又はGPU(Graphics Processing Unit)等が実行するソフトウェア(プログラム)の情報処理で構成されてもよい。ソフトウェアの情報処理で構成される場合には、前述した実施形態における各装置の少なくとも一部の機能を実現するソフトウェアを、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、又はUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の非一時的な記憶媒体(非一時的なコンピュータ可読媒体)に収納し、コンピュータに読み込ませることにより、ソフトウェアの情報処理を実行してもよい。また、通信ネットワークを介して当該ソフトウェアがダウンロードされてもよい。さらに、ソフトウェアがASIC(Application Specific Integrated Circuit)、又はFPGA(Field Programmable Gate Array)等の回路に実装されることにより、情報処理がハードウェアにより実行されてもよい。
101 プロセッサ
102 主記憶装置
103 補助記憶装置
104 ネットワークインタフェース
105 デバイスインタフェース
106 バス
108 通信ネットワーク
109A,B 外部装置
110、210 エンコーダ
120、220 セグメンテーションモデル
130、230 デコーダ
200 訓練装置
240 識別器
Claims (28)
- 1つ以上のプロセッサが、
画像の特徴マップとレイヤ化されたセグメンテーションマップと第1のニューラルネットワークとを用いて、出力画像を生成する、
データ生成方法。 - 前記出力画像を生成することは、前記1つ以上のプロセッサが、前記画像を第2のニューラルネットワークに入力することで前記特徴マップを生成すること、を含む、
請求項1に記載のデータ生成方法。 - 前記出力画像を生成することは、前記1つ以上のプロセッサが、前記特徴マップと前記セグメンテーションマップとに基づいて他の特徴マップを生成し、前記他の特徴マップを前記第1のニューラルネットワークに入力することで前記出力画像を生成すること、を含む、
請求項1又は請求項2に記載のデータ生成方法。 - 前記出力画像を生成することは、前記1つ以上のプロセッサが、前記特徴マップとレイヤ化された他のセグメンテーションマップとに基づいて特徴ベクトルを生成し、前記特徴ベクトルと前記セグメンテーションマップとに基づいて前記他の特徴マップを生成すること、を含む、
請求項3に記載のデータ生成方法。 - 前記出力画像を生成することは、前記1つ以上のプロセッサが、前記特徴マップと前記他のセグメンテーションマップとを用いたプーリング処理により前記特徴ベクトルを生成すること、を含む、
請求項4に記載のデータ生成方法。 - 前記出力画像を生成することは、前記1つ以上のプロセッサが、前記特徴ベクトルを、前記セグメンテーションマップを用いて展開することによって前記他の特徴マップを生成すること、を含む、
請求項4又は請求項5に記載のデータ生成方法。 - 前記セグメンテーションマップは、前記画像又は他の画像から生成されたセグメンテーションマップである、
請求項1乃至請求項6のいずれ一項に記載のデータ生成方法。 - 前記1つ以上のプロセッサが、前記画像又は前記他の画像を第3のニューラルネットワークに入力することで前記セグメンテーションマップを生成すること、を更に含む、
請求項7に記載のデータ生成方法。 - 前記セグメンテーションマップは、前記画像又は他の画像から生成されたセグメンテーションマップを編集することで生成されたセグメンテーションマップである、
請求項1乃至請求項6のいずれ一項に記載のデータ生成方法。 - 前記1つ以上のプロセッサが、ユーザからの編集指示に基づいて、前記セグメンテーションマップを生成すること、を更に含む、
請求項9に記載のデータ生成方法。 - 前記他のセグメンテーションマップは、前記画像から生成されたセグメンテーションマップである、
請求項4又は請求項5に記載のデータ生成方法。 - 前記1つ以上のプロセッサが、前記画像を第3のニューラルネットワークに入力することで前記他のセグメンテーションマップを生成すること、を更に含む、
請求項11に記載のデータ生成方法。 - 前記セグメンテーションマップは、それぞれが眉毛、口、鼻、まつ毛、黒目、白目、服、髪、顔、肌、背景のいずれか1つに対応する複数のレイヤを含む、
請求項1乃至請求項12のいずれ一項に記載のデータ生成方法。 - 前記第1のニューラルネットワークは、GANs(Generative Adversarial Networks)に基づく方式で訓練されたものである、
請求項1乃至請求項13のいずれ一項に記載のデータ生成方法。 - 前記セグメンテーションマップは、複数のレイヤが重畳された構造を有する、
請求項1乃至請求項14のいずれ一項に記載のデータ生成方法。 - 前記セグメンテーションマップは、2つ以上のラベルが付与された画素を有する、
請求項1乃至請求項14のいずれ一項に記載のデータ生成方法。 - 前記出力画像は、前記セグメンテーションマップの各画素における最上位のオブジェクトを反映させた画像である、
請求項16に記載のデータ生成方法。 - 1つ以上のプロセッサが、
セグメンテーションマップを表示装置に表示することと、
編集対象となる複数のレイヤの情報を前記表示装置に表示することと、
前記複数のレイヤに含まれる第1のレイヤに関する編集指示をユーザから取得することと、
前記ユーザからの編集指示に基づく前記セグメンテーションマップの前記第1のレイヤの編集によって生成された、他のセグメンテーションマップを前記表示装置に表示することと、
画像の特徴マップと前記他のセグメンテーションマップと第1のニューラルネットワークとを用いて出力画像を生成し、前記出力画像を前記表示装置に表示することと、を備える、
データ表示方法。 - 前記セグメンテーションマップは、前記画像から生成されたセグメンテーションマップ、又は、他の画像から生成されたセグメンテーションマップである、
請求項18に記載のデータ表示方法。 - 前記複数のレイヤは、それぞれが眉毛、口、鼻、まつ毛、黒目、白目、服、髪、顔、肌、背景のいずれか1つに対応する、
請求項18又は請求項19に記載のデータ表示方法。 - 前記セグメンテーションマップは、少なくとも前記第1のレイヤと第2のレイヤとを含み、
前記セグメンテーションマップを前記表示装置に表示することは、前記1つ以上のプロセッサが、前記ユーザからの指示に基づいて、少なくとも前記第2のレイヤの表示と非表示とを切り替えること、を更に備える、
請求項18乃至請求項20のいずれか一項に記載のデータ表示方法。 - 1つ以上のメモリと、
1つ以上のプロセッサと、を備え、
前記1つ以上のプロセッサは、
画像の特徴マップとレイヤ化されたセグメンテーションマップと第1のニューラルネットワークとを用いて、出力画像を生成する、
データ生成装置。 - 前記1つ以上のプロセッサは、
前記画像を第2のニューラルネットワークに入力することで前記特徴マップを生成する、
請求項22に記載のデータ生成装置。 - 前記セグメンテーションマップは、前記画像又は他の画像から生成されたセグメンテーションマップを編集することで生成されたセグメンテーションマップである、
請求項22又は請求項23に記載のデータ生成装置。 - 1つ以上のメモリと、
1つ以上のプロセッサと、を備え、
前記1つ以上のプロセッサは、
セグメンテーションマップを表示装置に表示し、
編集対象となる複数のレイヤの情報を前記表示装置に表示し、
前記複数のレイヤに含まれる第1のレイヤに関する編集指示をユーザから取得し、
前記ユーザからの編集指示に基づく前記セグメンテーションマップの前記第1のレイヤの編集によって生成された、他のセグメンテーションマップを前記表示装置に表示し、
画像の特徴マップと前記他のセグメンテーションマップと第1のニューラルネットワークとを用いて出力画像を生成し、前記出力画像を前記表示装置に表示する、
データ表示システム。 - 前記セグメンテーションマップは、前記画像から生成されたセグメンテーションマップ、又は、他の画像から生成されたセグメンテーションマップである、
請求項25に記載のデータ表示システム。 - 前記複数のレイヤは、それぞれが眉毛、口、鼻、まつ毛、黒目、白目、服、髪、顔、肌、背景のいずれか1つに対応する、
請求項25又は請求項26に記載のデータ表示システム。 - 前記セグメンテーションマップは、少なくとも前記第1のレイヤと第2のレイヤとを含み、
前記1つ以上のプロセッサは、
前記ユーザからの指示に基づいて、少なくとも前記第2のレイヤの表示と非表示とを切り替える、
請求項25乃至請求項27のいずれか一項に記載のデータ表示システム。
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