特許 7405145出願番号 特願 2021-543900
モデル生成装置、モデル生成方法、及び、プログラム
出願人 日本電気株式会社（識別番号 4237）
2026年 特許公開件数ランキング 11位 890件（※）
2026年 特許取得件数ランキング 7位 1,018件（※）
公報発行日 2023年12月26
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※ 共同出願を含む
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技術分野
複数の学習済みモデルを用いて新たなモデルを生成する技術
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
の手法のように教師モデルを用いて生徒モデルを生成する場合、教師モデルと生徒モデルの認識対象クラスが一致している必要がある。よって、既存の教師モデルと異なる新たなクラスを有する生徒モデルを生成する場合には、新たなクラスに対応するように教師モデルを再学習する必要がある。しかし、教師モデルは大規模ネットワークで構成されるため、教師モデルの再学習には時間がかかるという問題がある。
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
の課題を解決するため、本発明の一つの観点では、モデル生成装置は、
学習済みモデルを用いて画像データを認識し、各々が認識対象とするクラス毎に信頼度を出力する複数の認識手段と、
前記複数の認識手段が出力したクラス毎の信頼度のうち、ターゲットクラスに含まれるクラスの信頼度を統合して、複数のターゲットクラス毎の信頼度を生成する信頼度生成手段と、
ターゲットモデルを用いて前記画像データ・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る
発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋
本発明によれば、大規模かつ高精度の教師モデルを用いて、様々な認識対象クラスを有する生徒モデルを迅速かつ簡便に生成することが可能となる。
この特許の権利範囲[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】
本実施形態の基本原理を示す概念図である。
【図2】
モデル生成装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図3】
第１モデル生成装置の機能構成を示すブロック図である。
【図4】
教師モデル信頼度を生成する例を示す。
【図5】
モデル生成処理のフローチャートである。
【図6】
第２モデル生成装置の機能構成を示すブロック図である。
【図7】
第２実施形態の認識部による認識結果の例を示す。
【図8】
第３モデル生成装置の機能構成を示すブロック図である。
代表図 図1本件の代表的な図
１０、１０ｘ、４０ モデル生成装置
２２ａ～２２ｃ ２クラス認識部
２２ｅ～２２ｇ 認識部
２３ 信頼度生成部
３２ 生徒モデル認識部
３３ ロス算出部
３４ パラメータ修正部
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