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公开(公告)号：CN115136150A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202180015456.3
申请日：2021-02-19
Applicant: 欧姆龙株式会社 , 国立大学法人京都大学
Abstract: 提高从输入数据中提取图结构作为中间表达的模型的精度。编码部(100)从输入数据(10)中提取图结构(Tr)所包含的多个顶点各自的特征量，并计算在该顶点连接有边的似然度。采样部(130)基于针对该似然度的Gumbel‑Softmax函数的变换结果，决定图结构(Tr)。学习部(150)通过使用损失函数的反向传播，使解码部(140)和编码部(100)优化，所述损失函数包含根据图结构(Tr)生成的输出数据(20)与正解数据的误差(LP)。
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公开(公告)号：CN113424208A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202080013551.5
申请日：2020-02-18
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明能够构建导入成本比较低廉，而且对于与数据的获取相关的属性的差异稳健的学习完毕的模型。本发明的一方面涉及的学习装置针对各学习数据集，执行对第二编码器和第二元识别器进行训练以使第二元识别器的识别结果适合于元数据的第一训练步骤、对各编码器和推测器进行训练以使推测器的推测结果适合于正解数据的第二训练步骤、对第一元识别器进行训练以使第一元识别器的识别结果适合于元数据的第三训练步骤、以及对第一编码器进行训练以使第一元识别器的识别结果不适合于元数据的第四训练步骤。交替地反复执行第三训练步骤和第四训练步骤。
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公开(公告)号：CN113196320A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202080006629.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供能够进行适当的作业指示的技术。果菜类植物和果树栽培管理装置的特征在于，具备：与作为栽培对象的果菜类植物或果树的环境状态相关的环境状态信息；与所述果菜类植物或果树的预先计划的栽培评价指标相关的信息即计划栽培评价指标信息；运算部，使用学习模型针对所述环境状态信息和所述计划栽培评价指标信息的输入，确定并输出包括形态变更作业在内的针对所述果菜类植物或果树的作业，所述学习模型已学习了所栽培的所述果菜类植物或果树的栽培评价指标、栽培该果菜类植物或果树时的该果菜类植物或果树的环境状态以及包括栽培该果菜类植物或果树时变更该果菜类植物或果树的形态的形态变更作业在内的针对该果菜类植物或果树的作业的历史即作业历史；以及输出部，输出包括所述形态变更作业在内的针对所述果菜类植物或果树的作业。
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公开(公告)号：CN112673378A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201980058821.1
申请日：2019-03-13
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明提供用于生成能够更高精度地推断对象者的状态的推断器的技术。本发明的一方面涉及的推断器生成装置，将具有相互共用的编码器的第一推断器和第二推断器中的第一推断器训练为从脸部图像数据导出对象者的状态，而将第二推断器训练为从脸部图像数据再现生理学数据。通过该机器学习，使共用的编码器的参数趋向推断对象者的状态的精度更高的局部解，由此，生成能够更高精度地推断对象者的状态的推断器。
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公开(公告)号：CN118805207A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202380024397.5
申请日：2023-02-10
Applicant: 欧姆龙株式会社
IPC: G06V20/50 , G06F16/783
Abstract: 本发明的目的在于提供一种信息处理装置、信息处理方法以及信息处理程序，在使用提取事件的模型和对所提取的事件附加注释的模型对事件附加注释的情况下，能够附加高精度的注释。信息处理装置具备：取得部，其取得动态图像；分割部，其将动态图像分割为多个事件动态图像，作为赋予注释的候选；事件选择部，其使用选择模型从候选中选择事件动态图像，所述选择模型使用能够微分的函数从多个事件动态图像中以事件所示的范围不会产生过量或不足的方式选择事件动态图像；以及生成部，其使用赋予针对事件动态图像所示的事件的注释的赋予模型生成对所选择的事件动态图像赋予了注释的动态图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118786011A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202380024391.8
申请日：2023-02-16
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 控制装置与具备作用于对象物的末端执行器、驱动末端执行器或机器人主体的驱动源以及设置于末端执行器的触觉传感器的机器人连接，控制驱动源而对对象物施加作用，该控制装置具备：取得部，其使用触觉传感器，按每个预先决定的期间取得从对象物受到的接触力；估计部，其具有针对所输入的接触力估计是否在规定时期在对象物中产生规定作用的模型，将由取得部取得的接触力输入至模型，来估计对对象物产生规定作用的时期；以及控制部，其根据由估计部估计出的估计结果来控制驱动源。
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公开(公告)号：CN115210724A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202180017846.4
申请日：2021-02-10
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 本发明的一方面涉及的模型生成装置执行第一训练步骤以及第二训练步骤，在第一训练步骤中，对编码器、第一推断器以及第二推断器进行训练，以使关于各学习数据集，在将训练数据提供给编码器时，完成第一推断器的第一推断任务的结果符合第一正解数据，且完成第二推断器的第二推断任务的结果符合第二正解数据，在第二训练步骤中，对编码器进行训练，以使关于各学习数据集，特征量的第一部分与第二正解数据之间的相关性变低，且特征量的第二部分与第一正解数据之间的相关性变低。
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公开(公告)号：CN114730392A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202080080058.5
申请日：2020-11-20
Applicant: 欧姆龙株式会社
Inventor： 桥本敦史
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明的一方面涉及的解析装置通过多个识别器分别试行对象数据中包含的特征的类别的识别，该多个识别器构成为识别各不相同的类别的特征的存在，解析装置判定为在多个识别器中的一识别器的识别成立而剩余识别器的识别不成立的第一数据部分中包含由该一识别器识别的对象类别的特征，并判定为在包括一识别器在内的所有识别器的识别成立的第二数据部分中不包含对象类别的特征。
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公开(公告)号：CN113994379A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202080045150.8
申请日：2020-06-23
Applicant: 欧姆龙株式会社
Abstract: 提供一种通过神经网络求出与植物生长状态相关的指标值的信息处理装置、即以比较少量的图像完成神经网络的教育的信息处理装置。信息处理装置具备：第一～第N图像分析部，是通过对拍摄了植物栽培区域的栽培区域图像进行基于神经网络的分析，计算所述栽培区域中的作为植物生长状态的指标值的状态指标值的第一～第N(≥2)图像分析部，分别包括通过规定的树势指标值被分类为第一～第N树势指标值划分的多个栽培区域图像而进行了教育的神经网络；以及选择部，接收应计算所述状态指标值的栽培区域图像的输入，使所述第一～第N图像分析部中的、通过被分类为与该栽培区域图像相同的树势指标值划分的多个栽培区域图像而进行了教育的图像分析部分析输入的栽培区域图像。
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