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特開 2020-123344出願番号 特願 2020-8618
写真スタイル変換を使用してランタイム入力の変換によりリアル世界で使用されるバーチャル世界で学習されたＣＮＮを許容するための学習方法及び学習装置、そしてこれを利用したテスト方法及びテスト装置
出願人 株式会社ストラッドビジョン（識別番号 517038176）
2026年 特許公開件数ランキング 10196位 1件（※）
2026年 特許取得件数ランキング 8039位 1件（※）
公報発行日 2020年8月13
公報URL https://ipforce.jp/patent-jp-A-2020-123344 ログイン済みの方はこのURLへ
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※ 共同出願を含む
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技術分野
要約特許出願時に添付された[要約書]
【課題】バーチャル世界で学習されたＣＮＮがリアル世界で使用されるようにする。【解決手段】学習装置が、仮想車両のバーチャル走行の第１学習イメージを取得する段階及び第１学習イメージを参照し第１予測自律走行ソース情報を生成し、第１予測と対応する第１原本正解自律走行ソース情報を参照して第１メインロスを生成後、第１メインロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することでパラメータを学習させる第１学習プロセス及び支援ＣＮＮをもって第１学習イメージに対応する第１ベースと実車両のリアル走行の第２ベースのイメージを参照して第２学習イメージを生成し、第２予測自律走行ソース情報を生成後に第２予測と対応する第２原本正解自律走行ソース情報を参照して第２メインロスを生成後、第２メインロスを使用してバックプロパゲーションを遂行することでパラメータを学習させる第２学習プロセスを遂行させる段階と、を含む。
【選択図】図２
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
本発明は、前述した問題点を解決することを目的とする。 本発明は、写真スタイル変換を使用してランタイム入力変換のための学習方法を提供することによって、バーチャル世界で学習されたＣＮＮがリアル世界で使用され得るようにすることを他の目的とする。 本発明は、バーチャル世界から取得した仮想イメージとテストに使用されるイメージとして同一のスタイルのリアルイメージとを学習イメージとして使用する学習方法を提供することをまた他の目的とする。課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
【図1】図１は、本発明の一実施例にしたがって、写真スタイル変換を使用してランタイム入力の変換によりリアル世界で使用されるバーチャル世界で学習された自律走行用ＣＮＮを許容するための学習方法を遂行する学習装置の構成を示した図面である。
【図2】図２は、本発明の一実施例にしたがって、写真スタイル変換を使用してランタイム入力の変換によりリアル世界で使用されるバーチャル世界で学習された自律走行用ＣＮＮを許容するための学習方法を示したチャート図である。
【図3】図３は、本発明の一実施例にしたがって、写真スタイル変換を使用してランタイム入力の変換によりリアル世界で使用されるバーチャル世界で学習された自律走行用ＣＮＮを許容するための学習方法に使用される第２学習イメージを生成する方式を示した図面である。
【図4】図４は、本発明の一実施例にしたがって、写真スタイル変換を使用してランタイム入力の変換によりリアル世界で使用されるバーチャル世界で学習された自律走行用ＣＮＮを許容するためのテスト方法を示したチャート図である。
選択図 図2出願人が指定した本件の代表的な図
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