公开(公告)号：CN112567426A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN201980052723.7

申请日：2019-11-14

Applicant: 欧姆龙株式会社

Inventor： 土屋直树 ,  井尻善久 ,  丸山裕 ,  大川洋平 ,  林剣之介 ,  山元左近

IPC: G06T7/00 ,  G06N20/20 ,  G06N3/02 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种图像判定装置等，即便在进行学习模型的追加学习的情况下，也可抑制学习处理所需要的时间或运算量的增加。图像判定装置包括：学习模型，基于检查对象的图像而输出表示与图像有关的判定结果的输出数据；学习部，使用包含学习图像及标签数据的学习数据，以将学习图像输入至学习模型时，输出表示与学习图像关联的标签数据的输出数据的方式，使学习模型进行学习；分割部，将学习数据分割为多个子学习数据；测定部，测定使用多个子学习数据各自通过学习部使学习模型进行了学习时的判定精度；以及选择部，基于判定精度而选择多个子学习数据的至少任一个。

公开(公告)号：CN111699496A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN201980012168.5

申请日：2019-02-20

Applicant: 欧姆龙株式会社

Inventor： 井尻善久

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T1/20

Abstract: 本公开的神经网络型图像处理装置包括：输入层，具有进行输入图像的输入的一个单元；输出层，具有进行输出图像的输出的一个单元；以及多个中间层，配置在所述输入层与所述输出层之间，且所述各中间层具有多个单元，所述输入层的单元、所述各中间层的单元及所述输出层的单元以耦合系数进行全耦合，所述各中间层的各单元为对输入至所述单元的图像实施图像处理的图像处理模块，所述神经网络型图像处理装置构成为，所述输入图像从所述输入层的单元输入，经过所述中间层的单元后，从所述输出层的单元作为所述输出图像而输出，且构成为通过利用误差反向传播法的学习而更新所述耦合系数。