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公開番号2025071258
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-02
出願番号2025026215,2023540442
出願日2025-02-20,2022-08-05
発明の名称学習済みモデル管理装置及び学習済みモデル管理方法
出願人京セラ株式会社,株式会社Rist
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250424BHJP(計算;計数)
要約【課題】ユーザの使用環境において認識精度を低下させることなくマスターモデルを更新する学習済みモデル管理装置及び学習済みモデル管理方法が提供される。
【解決手段】学習済みモデル管理装置(10)は、第1学習用データと、前記第1学習用データに基づいて入力情報に含まれる対象物を認識可能に学習処理された学習済みモデルである第1モデルと、を記憶する第1記憶部(12A)と、第2学習用データと、前記第2学習用データ及び前記第1モデルに基づいて生成される学習済みモデルである第2モデルと、を記憶する第2記憶部(12B)と、前記第2モデルが生成される場合に、前記第2学習用データに基づいて、前記第1モデルを更新するか否かを判定する更新判定部(132)と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
第１学習用データと、前記第１学習用データに基づいて入力情報に含まれる対象物を認識可能に学習処理された学習済みモデルである第１モデルと、を記憶する第１記憶部と、
第２学習用データと、前記第２学習用データ及び前記第１モデルに基づいて生成される学習済みモデルである第２モデルと、を記憶する第２記憶部と、
前記第２モデルが生成される場合に、前記第２学習用データに基づいて、前記第１モデルを更新するか否かを判定する更新判定部と、を備える学習済みモデル管理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記第１モデルは、第１ユーザ及び前記第１ユーザと異なる第２ユーザが利用可能なマスターモデルであり、
前記第２モデルは、前記第２ユーザのみが利用可能なカスタムモデルである、請求項１に記載の学習済みモデル管理装置。
【請求項３】
前記第２記憶部は、前記第２ユーザのみが利用できる、請求項２に記載の学習済みモデル管理装置。
【請求項４】
前記第２ユーザが前記カスタムモデルに代えて更新された前記マスターモデルを利用するか否かを検知する検知部を備え、
前記マスターモデルを更新すると判定された場合に、前記第２学習用データが前記第１記憶部に記憶されて、
前記第２ユーザが前記カスタムモデルに代えて更新された前記マスターモデルを利用する場合に、前記第２記憶部に記憶されている前記第２学習用データが削除される、請求項２又は３に記載の学習済みモデル管理装置。
【請求項５】
前記第２記憶部は、前記第２ユーザによって用意され、前記第２学習用データによって認識可能になる前記対象物の情報である評価用データを記憶し、
前記評価用データを前記入力情報として、更新された前記マスターモデルを用いて前記対象物の認識が実行され、前記ユーザに対して前記認識の結果の提示が行われる、請求項２又は３に記載の学習済みモデル管理装置。
【請求項６】
前記第２ユーザが前記カスタムモデルに代えて更新された前記マスターモデルを利用する場合にも、前記第２記憶部に記憶されている前記評価用データが削除されない、請求項５に記載の学習済みモデル管理装置。
【請求項７】
前記マスターモデルを更新すると判定された場合に、前記第２記憶部に記憶された前記第２ユーザの寄与度を示すデータが更新され、
前記寄与度は、大きさに応じて前記第２ユーザの前記マスターモデル及び前記カスタムモデルの利用権限を拡大させる、請求項２又は３に記載の学習済みモデル管理装置。
【請求項８】
前記更新判定部は、前記第２学習用データに基づいて、追加される前記対象物の汎用性が高いと判定する場合に、前記マスターモデルを更新することを判定する、請求項２又は３に記載の学習済みモデル管理装置。
【請求項９】
前記マスターモデルは、複数の異なる学習済みモデルを含み、
前記更新判定部は、複数の前記学習済みモデルのうち、前記第２学習用データを用いた学習によって更新される一部の前記学習済みモデルを特定し、
前記更新判定部が特定した前記学習済みモデルを更新することで前記マスターモデルの更新が行われる、請求項２又は３に記載の学習済みモデル管理装置。
【請求項１０】
前記更新判定部は、学習によって認識可能にさせる前記対象物が前記第２学習用データと同一又は類似する前記第１学習用データを用いて生成された前記学習済みモデルを、前記第２学習用データを用いた学習によって更新する前記学習済みモデルとして特定する、請求項９に記載の学習済みモデル管理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、日本国特許出願２０２１－１２９３４４号（２０２１年８月５日出願）の優先権を主張するものであり、当該出願の開示全体を、ここに参照のために取り込む。
続きを表示（約 1,700 文字）【技術分野】
【０００２】
本開示は、学習済みモデル管理装置及び学習済みモデル管理方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
従来、学習画像を用いた学習によって、画像に含まれる物体を識別する装置が知られている。例えば、特許文献１は、認識に失敗したシーンを再現したシミュレーション映像で更新（再学習）した認識モデルを、ネットワークを介して車両に配信するシステムを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－４３６２２号公報
【発明の概要】
【０００５】
本開示の一実施形態に係る学習済みモデル管理装置は、
第１学習用データと、前記第１学習用データに基づいて入力情報に含まれる対象物を認識可能に学習処理された学習済みモデルである第１モデルと、を記憶する第１記憶部と、
第２学習用データと、前記第２学習用データ及び前記第１モデルに基づいて生成される学習済みモデルである第２モデルと、を記憶する第２記憶部と、
前記第２モデルが生成される場合に、前記第２学習用データに基づいて、前記第１モデルを更新するか否かを判定する更新判定部と、を備える。
【０００６】
本開示の一実施形態に係る学習済みモデル管理方法は、
第１学習用データと、前記第１学習用データに基づいて入力情報に含まれる対象物を認識可能に学習処理された学習済みモデルである第１モデルと、を記憶する第１記憶部と、第２学習用データと、前記第２学習用データ及び前記第１モデルに基づいて生成される学習済みモデルである第２モデルと、を記憶する第２記憶部と、を備える学習済みモデル管理装置が実行する学習済みモデル管理方法であって、
前記第２モデルが生成される場合に、前記第２学習用データに基づいて、前記第１モデルを更新するか否かを判定すること、を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、一実施形態に係る学習済みモデル管理装置を備える学習済みモデル管理システムの構成例を示す図である。
図２は、ロボット制御システムの構成例を示す模式図である。
図３は、ライブラリとして提供されるモデル群の構成例を示す図である。
図４は、学習済みモデル管理システムにおける処理の手順の一例を示すシーケンス図である。
図５は、図４に続くシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本開示の一実施形態に係る学習済みモデル管理装置及び学習済みモデル管理方法が説明される。各図中、同一又は相当する部分には、同一符号が付されている。本実施形態の説明において、同一又は相当する部分については、説明を適宜省略又は簡略化する。
【０００９】
（学習済みモデル管理システムの概要）
図１は、本実施形態に係る学習済みモデル管理装置１０を備える学習済みモデル管理システム１の構成例を示す。学習済みモデル管理装置１０は、ライブラリとして提供される学習済みモデルの更新などを管理する装置である。ユーザは、学習済みモデルを、例えば物体の識別と識別結果の表示などのタスクに用いる。また、学習済みモデル管理装置１０は、ユーザから提供される評価データと特定のモデルを用いてタスクを実行し、実行結果を出力できる。本実施形態において、モデル群は、機械学習によって対象物を認識するように生成された機械学習モデル（学習済みモデル）を複数含んで構成される。ユーザは、例えばネットワーク４０経由で学習済みモデルをダウンロードすることによって利用できる。
【００１０】
学習済みモデル管理装置１０は、通信部１１と、第１記憶部１２Ａと、第２記憶部１２Ｂと、制御部１３と、を備える。制御部１３は、更新判定部１３１と、更新処理部１３２と、検知部１３３と、を備える。学習済みモデル管理装置１０は、ハードウェア構成として、例えばサーバなどのコンピュータであってよい。学習済みモデル管理装置１０の構成要素の詳細については後述する。
（【００１１】以降は省略されています）

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