[发明专利]学习装置、学习系统以及学习方法

说明书

在生成用于图像识别的学习数据的过程中减轻对摄影图像赋予标签的人的负担。学习装置设为以下结构：具备执行生成学习数据的处理的处理器以及显示装置，其中，处理器从摄影装置获取摄影图像，获取基于识别模型针对该摄影图像中包含的对象物识别出的一个以上的物体的候选，将与物体的候选有关的信息作为对应的所述摄影图像的标签的候选显示于显示装置。

技术领域

本公开涉及一种生成用于图像识别的学习数据的学习装置、学习系统以及学习方法。

背景技术

近年来，通过使用了深度学习(深层学习)等的机器学习，从摄像机的摄影图像等中识别出对象物的图像识别技术迅速地发展起来。在利用了机器学习的图像识别中，收集更多的以对象物(识别对象)为被摄体的摄影图像的数据来作为学习数据，通过使学习器对其进行学习，能够提高利用学习完毕模型识别未知的摄影图像中的对象物的精度。

在收集这样的学习数据的过程中产生花费工夫的作业，如为了详尽地收集包括对象物的图像的摄影图像，适当地设定多个摄影条件(包括摄像机设定、照明设定、对象物的配置等)来进行摄影。

因此，开发了一种用于简易地生成这种学习数据的技术，例如已知如下一种技术：学习数据生成装置具备：摄影处理单元，其一边变更至少包含与摄像机相对于被摄体的位置有关的信息的摄影条件，一边使在各摄影条件下生成的各物体摄影图像与包含表示摄影时的摄影条件的信息的摄影环境信息相关联；以及物体区域提取单元，其从各物体摄影图像中提取拍进了物体的区域即物体区域，其中，物体区域提取单元使用摄影条件与被设为物体区域的提取源的第一物体摄影图像不同的第二物体摄影图像，来从第一物体摄影图像中提取物体区域(参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2014-178957号公报

发明内容

发明要解决的问题

另外，在所谓的有监督学习中，需要对学习数据赋予正解标签，但在如上所述那样获取更多的摄影图像来作为学习数据的情况下，标签的输入要花费较长时间，给该作业者施加较大的负担。

然而，在如上述专利文献1所记载那样的现有技术中，虽然能够得到与对象物的朝向的变化相对应的摄影图像，但是没有考虑对这种摄影图像赋予标签的作业负担。

本公开是鉴于这样的现有技术的课题而提出的，其主要目的在于提供一种能够在生成用于图像识别的学习数据的过程中减轻对摄影图像赋予标签的人的负担的学习装置、学习系统以及学习方法。

用于解决问题的方案

本公开的学习装置根据由拍摄对象物的摄影装置生成的摄影图像来生成用于图像识别的学习数据，所述学习装置的特征在于，具备：处理器，其执行生成所述学习数据的处理；以及显示装置，其基于所述处理器的控制来显示信息，其中，所述处理器从所述摄影装置获取所述摄影图像，所述处理器获取基于识别模型针对所述摄影图像中包含的所述对象物识别出的一个以上的物体的候选，所述处理器将与所述物体的候选有关的信息作为对应的所述摄影图像的标签的候选显示于所述显示装置。

本公开的学习系统的特征在于，具备一个以上的所述学习装置和一个以上的所述摄影装置。

本公开的学习方法是由学习装置执行的学习方法，所述学习装置根据由拍摄对象物的摄影装置生成的摄影图像来生成用于图像识别的学习数据，所述学习方法的特征在于，从所述摄影装置获取所述摄影图像，获取基于识别模型针对所述摄影图像中包含的所述对象物识别出的一个以上的物体的候选，将与所述物体的候选有关的信息作为对应的所述摄影图像的标签的候选显示于显示装置。