目的
ニューラルネットワーク等の機械学習モデルを用いて画像内における特定の特徴を有する領域を検出することができ、検出される領域が長方形に限定されることのない領域検出装置およびプログラムを提供する。
効果
ニューラルネットワーク等の機械学習モデルを用いて特定の特徴を有する領域を検出するための領域検出装置が、長方形以外の領域（凸包多角形の図形に対応する領域）を検出対象とすることができる。また、仮想ピクセルの解像度を任意に設定することができるため、実ピクセルの解像度に依存せずに精細な画像の処理が可能となる。
技術概要
領域推定部は、機械学習モデルを内部に備えて、外部から渡される画像を前記機械学習モデルに入力することによって前記画像内において特定の特徴を有する領域を推定する。学習用データ供給部は、前記領域推定部が備える前記機械学習モデルの学習を行うための、学習用画像と当該学習用画像に対応する正解領域との対を供給する。誤差算出部は、前記学習用データ供給部が供給する前記学習用画像に基づいて前記領域推定部が推定した結果である推定領域と、前記学習用画像に対応して前記学習用データ供給部が供給する前記正解領域と、の誤差を求める。誤差算出部が求める誤差は、検出する領域が凸包多角形の場合に画像全体の領域において微分可能となるようにする。
基本情報
開放特許情報
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登録者情報
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