目的
畳み込みニューラルネットワークの複数の畳み込み層を通さずに下層に伝達するデータに重みを付加して、画像特徴を抽出することが可能な画像特徴抽出装置およびそのプログラムを提供する。
効果
畳み込みニューラルネットワークにおいて、複数の畳み込み層を通さずに下層に伝達するデータに重みを付加することができる。
これによって、入力データの重要性を層の位置によって異なるように学習した畳み込みニューラルネットワークを用いて、精度の高い画像特徴を抽出することができる。
技術概要
画像のデータから前記画像の特徴量を抽出する画像特徴抽出装置であって、
畳み込みニューラルネットワークのパラメータとして予め学習したカーネルを用いて、入力したデータに対して複数の畳み込み層の演算を行う畳み込み手段と、
前記畳み込みニューラルネットワークのパラメータとして予め学習したスケーリング係数を用いて、前記入力したデータに前記スケーリング係数を乗算するスケーリング手段と、
前記畳み込み手段の演算結果と前記スケーリング手段の演算結果とを加算する加算手段と、を有する基本構成部を多段構成で備え、
最終段の基本構成部の演算結果を前記特徴量とすることを特徴とする画像特徴抽出装置。
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