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申请/专利权人：株式会社岛津制作所
申请日：2018-06-28
公开（公告）日：2024-01-16
公开（公告）号：CN112262394B
专利技术分类：..图像区域中的图案分割；切割或合并图像元素以建立图案区域，例如基于聚类的技术；遮挡检测[2022.01]
专利摘要：全尺寸的学习图像被图像缩小部11缩小后输入到FCN全卷积神经网络运算部13，FCN运算部13进行所设定的滤波器系数下的运算并输出缩小标签图像。缩小标签图像被图像放大部14放大到全尺寸，误差计算部15基于损失函数，来计算该放大后的标签图像与全尺寸的正确图像之间的误差，参数更新部16根据该误差来更新滤波器系数。通过学习控制部17的控制来重复学习，由此能够制作包含图像放大时产生的误差地执行最佳的分割那样的学习模型。另外，通过在学习模型中包括图像放大处理，能够输出全尺寸的标签图像，也能够高精度地进行模型的精度评价。
专利权项：1.一种机器学习方法，利用机器学习来制作用于对输入图像进行语义分割的学习模型，所述机器学习方法的特征在于，包括以下步骤：a图像缩小步骤，使所输入的学习图像的尺寸缩小；以及b学习执行步骤，包括标签图像生成步骤、图像放大步骤及参数更新步骤，通过重复进行该标签图像生成步骤、该图像放大步骤及该参数更新步骤来逐渐改进所述学习模型，其中，在该标签图像生成步骤中，使用缩小后的多个学习图像并按照基于规定的参数的学习模型来生成标签图像，在该图像放大步骤中，将该标签图像放大到所输入的所述学习图像的尺寸，在该参数更新步骤中，基于该放大后的标签图像和与所述学习图像对应的正确图像，来利用损失函数求出误差，根据该误差来更新所述参数，在所述机器学习方法中，获得向在所述学习执行步骤中改进后的学习模型添加基于所述图像放大步骤的放大处理而得到的放大学习模型，来作为用于进行语义分割的学习模型。
百度查询： 株式会社岛津制作所 机器学习方法、机器学习装置
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