公开(公告)号：CN119790411A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202280099689.0

申请日：2022-09-07

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 福地贤 ,  李庭育

IPC: G06N20/00

Abstract: 示例性方法包括：定义具有多个参数a至l的函数g；将函数g设置在监督学习模型f之前；使用包括示例xi和标签yi的训练数据TDi训练监督学习模型f，i是整数；通过使用监督学习模型f和函数g来定义函数f(g(xi))；通过计算函数f(g(xi))来计算结果Zi；计算结果Zi与标签yi之间的差Li；计算差Li关于函数g的多个参数a至l的偏微分PDi；根据偏微分PDi更新函数g的多个参数a至l；当在结果Zi的计算与函数g的多个参数a至l的更新之间重复的过程中差Li收敛时，通过使用函数g的多个参数a至l来定义伪预处理h；将伪预处理h设置在监督学习模型f之前；以及通过将训练数据TDi提供给伪预处理h来训练监督学习模型f。

公开(公告)号：CN116686001A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202080108058.1

申请日：2020-12-25

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 泽田友哉 ,  福地贤

IPC: G06T7/00

Abstract: 物体检测装置(200)具备：图像数据取得部(21)，取得表示由摄像机(1)摄像得到的摄像图像的图像数据；第1特征量抽出部(22)，使用图像数据生成第1特征映射图(FM1)；第2特征量抽出部(23)，使用图像数据生成第2特征映射图(FM2)，并且针对该第2特征映射图(FM2)进行使用了第1特征映射图(FM1)的加法或乘法而进行针对该第2特征映射图(FM2)的加权，从而生成第3特征映射图(FM3)；和物体检测部(24)，使用第3特征映射图(FM3)检测摄像图像中的物体，第1特征映射图(FM1)中的第1特征量使用与物体相似性对应的中级别特征，第2特征映射图(FM2)中的第2特征量使用高级别特征。

公开(公告)号：CN115176277A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202080097652.5

申请日：2020-03-04

Applicant: 三菱电机株式会社

Inventor： 泽田友哉 ,  福地贤 ,  守屋芳美

IPC: G06T7/00

Abstract: 标注装置(100)具有：图像信号取得部(21)，其取得表示摄像机(2)的拍摄图像的图像信号；图像识别部(22)，其是基于机器学习的已学习的图像识别部(22)，图像识别部(22)执行针对拍摄图像的图像识别；以及学习用数据集生成部(23)，其通过根据图像识别的结果，针对拍摄图像中包含的各个物体执行标注，生成包含与各个物体对应的图像数据和与各个物体对应的标注数据的学习用数据集。