数据创建系统、学习系统、估计系统、处理设备、评估系统、数据创建方法和程序技术方案

本公开解决了抑制对象的识别性能降低的问题。该数据创建系统(1)根据第一图像数据(D11)创建第二图像数据(D12)，该第二图像数据(D12)要用作训练数据以生成与对象(4)相关的训练模型(M1)。数据创建系统(1)包括变形单元(11)、移除单元(12)、特征获取单元(13)和特征指派单元(14)。变形单元(11)根据包括表示对象(4)的像素区域(R1)的第一图像数据(D11)生成通过使对象(4)变形而获得的第二图像数据(D12)。移除单元(12)移除存在于第一图像数据(D11)中的线性第一特征(X1)。特征获取单元(13)获取第二特征(X2)。特征指派单元(14)将第二特征(X2)指派给第二图像数据(D12)。二特征(X2)指派给第二图像数据(D12)。二特征(X2)指派给第二图像数据(D12)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】数据创建系统、学习系统、估计系统、处理设备、评估系统、数据创建方法和程序


[0001]本公开总体上涉及数据创建系统、学习系统、估计系统、处理设备、评估系统、数据创建方法和程序。更具体地，本公开涉及一种用于创建图像数据以用作学习数据来生成关于对象的学习模型的数据创建系统、用于生成该学习模型的学习系统、以及使用该学习模型的估计系统。本公开还涉及一种用于在数据创建系统中使用的处理设备和包括该处理设备的评估系统。本公开还涉及一种用于创建图像数据以用作学习数据来生成关于对象的学习模型的数据创建方法和程序。

技术介绍

[0002]专利文献1公开了一种X射线图像对象识别系统。在X射线图像对象识别系统中，学习网络使用包括对象的X射线图像和标签的学习集来执行机器学习。专利文献1还教导了：当学习数据量不足时，作为扩展学习数据的处理，执行用于通过对原始图像进行人工操作(诸如移动、旋转、放大或缩小、和/或翻转)来增加伪图像数的数据增强。
[0003]专利文献1还教导了：通过移动、旋转、放大或缩小和/或翻转原始图像执行这种数据增强将创建表示不真实场景的图像，并进行不期望的学习，从而导致在推理阶段中对象识别性能的下降。因此，X射线图像对象识别系统通过适当地设置用于数据增强的参数(其包括X射线图像缩放因子、偏移的幅度或旋转角度中的至少一种)来避免执行这种不期望的数据增强。
[0004]专利文献1的X射线图像对象识别系统仅设置诸如X射线图像缩放因子、偏移的幅度和旋转角度之类的那些参数。因此，取决于对象，仍然存在创建不真实图像的机会。因此，这将导致在推理阶段中对象识别性能的下降。
[0005]引用列表
[0006]专利文献
[0007]专利文献1：JP 2020
‑
14799A

技术实现思路

[0008]鉴于上述背景，因此本公开的目的是提供一种数据创建系统、学习系统、估计系统、处理设备、评估系统、数据创建方法和程序，所有这些被配置或设计为减少导致对象识别性能下降的机会。
[0009]根据本公开的一方面的数据创建系统基于第一图像数据来创建第二图像数据以用作学习数据来生成关于对象的学习模型。数据创建系统包括变形器、移除器、特征获取器和特征指派器。变形器基于包括表示对象的像素区域的第一图像数据通过导致对第一图像数据的关于对象的变形来生成第二图像数据。移除器移除存在于第一图像数据中的线性第一特征。特征获取器获取第二特征。特征指派器将第二特征指派给第二图像数据。
[0010]根据本公开的另一方面的处理设备用作上述数据创建系统的第一处理设备和第
二处理设备中的第一处理设备。第一处理设备包括从第一图像数据中提取第一特征的特征提取器。第二处理设备包括特征指派器。
[0011]根据本公开的又一方面的另一处理设备用作上述数据创建系统的第一处理设备和第二处理设备中的第二处理设备。第一处理设备包括从第一图像数据中提取第一特征的特征提取器。第二处理设备包括特征指派器。
[0012]根据本公开的又一方面的另一数据创建系统创建图像数据以用作学习数据来生成关于对象的学习模型。数据创建系统包括特征获取器和特征指派器。特征获取器获取线性特征。特征指派器将线性特征指派给包括表示对象的像素区域的图像数据。
[0013]根据本公开的又一方面的学习系统使用学习数据集来生成学习模型，该学习数据集包括作为由上述数据创建系统中的任一个创建的图像数据的学习数据。
[0014]根据本公开的又一方面的估计系统使用由上述学习系统生成的学习模型来估计作为要识别对象的对象的特定状态。
[0015]根据本公开的又一方面的评估系统估计对象的特定状态。评估系统包括处理设备和估计系统。处理设备提取存在于第一图像数据中的线性第一特征，该第一图像数据包括表示对象的像素区域。处理设备输出表示如此提取的第一特征的信息。响应于通过将第二特征指派给第二图像数据而创建的图像数据，估计系统输出与第一图像数据经受关于对象的特定状态所做的估计的情形类似的估计结果。第二图像数据是通过从第一图像数据中移除第一特征并且导致对第一图像数据的关于对象的变形来生成的。
[0016]根据本公开的又一方面的另一学习系统用作学习系统，该学习系统生成要由估计系统用于在上述评估系统中进行估计的学习模型。
[0017]根据本公开的又一方面的另一处理设备用作上述评估系统的处理设备。
[0018]根据本公开的又一方面的另一估计系统用作上述评估系统的估计系统。
[0019]根据本公开的又一方面的数据创建方法是一种用于基于第一图像数据来创建第二图像数据以用作学习数据来生成关于对象的学习模型的方法。数据创建方法包括变形步骤、移除步骤、特征获取步骤和特征指派步骤。变形步骤包括基于包括表示对象的像素区域的第一图像数据通过导致对第一图像数据的关于对象的变形来生成第二图像数据。移除步骤包括移除存在于第一图像数据中的线性第一特征。特征获取步骤包括获取第二特征。特征指派步骤包括将第二特征指派给第二图像数据。
[0020]根据本公开的又一方面的另一数据创建方法是一种用于创建图像数据以用作学习数据来生成关于对象的学习模型。该数据创建方法包括特征获取步骤和特征指派步骤。特征获取步骤包括获取线性特征。特征指派步骤包括将线性特征指派给包括表示对象的像素区域的图像数据。
[0021]根据本公开的又一方面的程序被设计为使一个或多个处理器执行上述数据创建方法中的任一种。
附图说明
[0022]图1是示出了根据示例性实施例的包括数据创建系统的整体估计系统的示意性配置的框图；
[0023]图2是输入到数据创建系统的第一图像数据的平面图；
[0024]图3A是第一图像数据的示意性表示；
[0025]图3B示出了数据创建系统如何执行对象提取处理；
[0026]图3C示出了数据创建系统如何执行移除处理；
[0027]图4A示出了数据创建系统如何执行变形处理；
[0028]图4B示出了数据创建系统如何执行特征指派处理；
[0029]图5是示出了数据创建系统的操作的过程的流程图；
[0030]图6是示出了用于数据创建系统的第一变型的示意性配置的框图；
[0031]图7是示出了第一变型的概念图；
[0032]图8示出了第二变型的数据创建系统如何执行变形处理；
[0033]图9A示出了根据第二变型的变形处理中的第一变形；
[0034]图9B示出了根据第二变型的变形处理中的第二变形；以及
[0035]图10是示出了用于数据创建系统的第三变型的示意性配置的框图。
具体实施方式
[0036](1)概览
[0037]实施例的以下描述中所参考的附图均为示意性表示。因此，附图上所示的各个构成元件的尺寸(包括厚度)的比例并不总是反映它们的实际尺寸比例。
[0038]根据示例性实施例的数据创建系统1基于第一图像数据D11来创建第二图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种数据创建系统，被配置为基于第一图像数据创建第二图像数据以用作学习数据来生成关于对象的学习模型，所述数据创建系统包括：变形器，被配置为基于包括表示所述对象的像素区域的所述第一图像数据通过导致对所述第一图像数据的关于所述对象的变形来生成所述第二图像数据；移除器，被配置为移除存在于所述第一图像数据中的线性第一特征；特征获取器，被配置为获取第二特征；以及特征指派器，被配置为将所述第二特征指派给所述第二图像数据。2.根据权利要求1所述的数据创建系统，其中，所述第二特征包括存在于所述第一图像数据中的所述线性第一特征，以及所述特征获取器被配置为从所述第一图像数据中获取所述第一特征作为所述第二特征。3.根据权利要求2所述的数据创建系统，其中，所述移除器被配置为从所述第一图像数据中移除所述第一特征，所述变形器被配置为基于已经移除了所述第一特征的所述第一图像数据来生成所述第二图像数据，以及所述特征指派器被配置为将所述特征获取器已经从所述第一图像数据中获取的所述第一特征指派给所述第二图像数据。4.根据权利要求2所述的数据创建系统，其中，所述移除器被配置为从所述第二图像数据中移除经受所述变形的所述第一特征，以及所述特征指派器被配置为将所述特征获取器已经从所述第一图像数据中获取的所述第一特征指派给已经移除了所述第一特征的所述第二图像数据。5.根据权利要求1至4中任一项所述的数据创建系统，其中，所述第二特征包括存在于除所述第一图像数据之外的附加图像数据中的线性第三特征，以及所述特征获取器被配置为从所述附加图像数据中获取所述第三特征作为所述第二特征。6.根据权利要求1至5中任一项所述的数据创建系统，其中，所述线性第一特征包括直线特征。7.根据权利要求6所述的数据创建系统，其中，取决于已经拍摄所述对象的线传感器相机，所述直线特征涉及所述第一图像数据上的多条扫描线之间的边界。8.根据权利要求7所述的数据创建系统，其中，所述直线特征是基于与所述多条扫描线之间的高度差相对应的像素值差的特征，所述高度差是在某种情况下取决于从所述线传感器相机到所述对象的距离的差异而导致的。9.根据权利要求1至8中任一项所述的数据创建系统，其中，关于所述对象的变形包括所述对象的旋转。10.根据权利要求1至9中任一项所述的数据创建系统，其中，关于所述对象的变形包括所述对象的形状的变形。11.一种数据创建系统，被配置为创建图像数据以用作学习数据来生成关于对象的学
习模型，所述数据创建系统包括：特征获取器，被配置为获取线性特征；以及特征指派器，被配置为将所述线性特征指派给包括表示所述对象的像素区域的图像数据。12.根据权利要求11所述的数据创建系统，其中，取决于拍摄所述对象的线传感器相机，所述线性特征涉及多条扫描线之间的边界。13.一种学习系统，被配置为使用学习数据集来生成学习模型，所述学习数据集包括作为由根据权利要求1至12中任一项所述的数据创建系统创建的图像数据的学习数据。14.一种估计系统，被配置为使用由根据权利要求13所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：佐藤太一，后藤良介，北川勇斗，
申请(专利权)人：松下知识产权经营株式会社，
类型：发明
国别省市：