(57)【要約】【課題】認識性能を向上させながら計算リソースの増大を抑制することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１１０は、センサデータを取得する取得部１１１と、一部のデータを決定する決定部１１２と、センサデータを第１認識モデルの入力層に入力する第１認識モデル制御部１１３と、一部のデータを第２認識モデルの入力層に入力する第２認識モデル制御部１１４と、第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行う位置合わせ処理部１１５と、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データを生成する生成部１１６と、を備え、第１認識モデル制御部１１３は、中間入力データを第１中間層に後続する第３中間層に入力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサからセンサデータを取得する取得部と、
前記センサデータのうちの一部のデータを決定する決定部と、
前記センサデータをニューラルネットワーク型の第１認識モデルの入力層に入力する第１認識モデル制御部と、
前記一部のデータをニューラルネットワーク型の第２認識モデルの入力層に入力する第２認識モデル制御部と、
前記第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、前記第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行う位置合わせ処理部と、
前記第１中間出力データ、及び、前記位置合わせが行われた前記第２中間出力データから、中間入力データを生成する生成部と、を備え、
前記第１認識モデル制御部は、前記中間入力データを前記第１認識モデルの前記第１中間層に後続する第３中間層に入力する
情報処理装置。
【請求項２】
前記センサは、イメージセンサであり、
前記センサデータは、画像である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記位置合わせ処理部は、前記第１中間出力データにおける一部の領域である第１領域に、前記第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、前記位置合わせを行う
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記位置合わせ処理部は、前記センサデータにおける前記一部のデータの領域に従って、前記第１領域を決定し、決定された前記第１領域に前記第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、前記位置合わせを行う
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理装置は、さらに、前記第１認識モデルの複数の層の中から前記第１中間層を選択する選択部を備える
請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記選択部は、前記第１認識モデル及び前記第２認識モデルの学習の際に学習された情報に従って前記第１中間層を選択する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記選択部は、前記情報処理装置の計算リソースに関する計算リソース情報に従って前記第１中間層を選択する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記決定部は、前記センサのパラメータに従って、前記センサデータのうちの前記一部のデータを決定する
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記決定部は、前記センサが搭載される移動体の動作又は操作の情報に従って、前記センサデータのうちの前記一部のデータを決定する
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
センサからセンサデータを取得するステップと、
前記センサデータのうちの一部のデータを決定するステップと、
前記センサデータをニューラルネットワーク型の第１認識モデルの入力層に入力するステップと、
前記一部のデータをニューラルネットワーク型の第２認識モデルの入力層に入力するステップと、
前記第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、前記第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行うステップと、
前記第１中間出力データ、及び、前記位置合わせが行われた前記第２中間出力データから、中間入力データを生成するステップと、
前記中間入力データを前記第１認識モデルの前記第１中間層に後続する第３中間層に入力するステップと、を含む
情報処理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１において、画像の一般的な特徴に対してのみならず特定の特徴に対しても、特徴を保持しながら適切な認識処理を実現するための技術が提案されている。また、非特許文献１において、画像の全体の認識結果と、画像の一部の認識結果とを統合することが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−３１７４７号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｘｉｎ  Ｌｉ  他４名、“ＦｏｖｅａＮｅｔ：Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ−ａｗａｒｅ  Ｕｒｂａｎ  Ｓｃｅｎｅ  Ｐａｒｓｉｎｇ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、２０１７年８月８日、［２０１８年５月１０日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ａｒｘｉｖ．ｏｒｇ／ｐｄｆ／１７０８．０２４２１．ｐｄｆ＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術では、画像等のセンサデータに関する認識処理を行うニューラルネットワーク型の認識モデル（以下、単に認識モデルとも称する。）が複数用いられるため、単体の認識モデルが用いられる場合と比べて処理にかかる計算リソースが増大する。
【０００６】
そこで、本開示は、認識性能を向上させながら計算リソースの増大を抑制することができる情報処理装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る情報処理装置は、センサからセンサデータを取得する取得部と、前記センサデータのうちの一部のデータを決定する決定部と、前記センサデータをニューラルネットワーク型の第１認識モデルの入力層に入力する第１認識モデル制御部と、前記一部のデータをニューラルネットワーク型の第２認識モデルの入力層に入力する第２認識モデル制御部と、前記第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、前記第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行う位置合わせ処理部と、前記第１中間出力データ、及び、前記位置合わせが行われた前記第２中間出力データから、中間入力データを生成する生成部と、を備え、前記第１認識モデル制御部は、前記中間入力データを前記第１認識モデルの前記第１中間層に後続する第３中間層に入力する。
【０００８】
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、又は、コンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの非一時的な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、及び、記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一態様に係る情報処理装置等は、認識性能を向上させながら計算リソースの増大を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施の形態における情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図３Ａ】図３Ａは、実施の形態における第１認識モデル及び第２認識モデルを示す模式図である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、実施の形態におけるセンサデータ及び一部のデータを示す模式図である。
【図４】図４は、実施の形態における入力層の入出力を示す模式図である。
【図５】図５は、実施の形態における中間層の入出力を示す模式図である。
【図６】図６は、実施の形態における出力層の入出力を示す模式図である。
【図７】図７は、実施の形態における位置合わせを示す模式図である。
【図８】図８は、実施の形態における合成処理に基づく統合処理を示す模式図である。
【図９】図９は、実施の形態における連結処理に基づく統合処理を示す模式図である。
【図１０】図１０は、実施の形態における情報処理装置の適用例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（本開示の基礎となった知見）
近年、ニューラルネットワーク型の認識モデルが利用され始めている。ニューラルネットワークは生物の神経が模擬された数理モデルであり、この数理モデルは複数の層を有し得る。そして、ニューラルネットワーク型の認識モデルは、ニューラルネットワークで構成されるモデルであって、認識処理を行うためのモデルである。例えば、ニューラルネットワーク型の認識モデルに画像が入力され、ニューラルネットワーク型の認識モデルによって画像内のオブジェクトが認識される。
【００１２】
特許文献１及び非特許文献１に記載の技術は、このようなニューラルネットワーク型の認識モデルに関連する。
【００１３】
例えば、特許文献１において、画像の一般的な特徴に対してのみならず特定の特徴に対しても、特徴を保持しながら適切な処理を実現するための技術が提案されている。
【００１４】
具体的には、特許文献１の情報処理装置は、第１の階層型ニューラルネットワークの入力層に第２の階層型ニューラルネットワークのＭ層目からの出力を入力する。そして、情報処理装置は、第１の階層型ニューラルネットワークの注目ニューロンからの出力を用いて第１の階層型ニューラルネットワークの出力層からの出力を重み付けする。そして、情報処理装置は、重み付けの結果と、第２の階層型ニューラルネットワークのＭ層目からの出力とを統合して第２の階層型ニューラルネットワークの（Ｍ＋１）層目に入力する。
【００１５】
これにより、情報処理装置は、特定の特徴に対応する注目ニューロンからの出力に基づいて、第１の階層型ニューラルネットワークの出力層からの出力と、第２の階層型ニューラルネットワークのＭ層目からの出力とを統合することができる。すなわち、情報処理装置は、特定の特徴に基づいて、第１の階層型ニューラルネットワークの出力層からの出力と、第２の階層型ニューラルネットワークのＭ層目からの出力とを統合することができる。したがって、情報処理装置は、特定の特徴に対応する処理を行うことができる。
【００１６】
また、非特許文献１において、画像の全体の認識結果と、画像の一部の認識結果とを統合することが提案されている。具体的には、入力画像から、注目領域が切り出される。そして、入力画像の全体がニューラルネットワークによって認識されると共に、注目領域がより細かく別のニューラルネットワークによって認識される。そして、入力画像の全体の認識結果と、画像の一部の認識結果とが統合される。
【００１７】
これにより、画像の全体の認識結果と、画像の一部のより細かい認識結果とが組み合わされた最終的な認識結果が得られる。そして、これにより、画像の一部において、複数の小さいオブジェクトが密集し、その他の部分において、複数の大きいオブジェクトが散在している場合でも、各オブジェクトが効率的に認識され得る。
【００１８】
しかしながら、画像等のセンサデータに関する認識処理が効率的に行わなければ、処理量が増大する。
【００１９】
例えば、特許文献１の情報処理装置では、第１の階層型ニューラルネットワークのＭ層からの出力がそのまま第２の階層型ニューラルネットワークの入力となっているため、第２の階層型ニューラルネットワークの処理はＭ層からの出力全体について行われる。Ｍ層からの出力の一部しか認識処理に貢献しない場合、当該情報処理装置の認識処理の向上は限定的となる。他方で、当該情報処理装置では、第１の階層型ニューラルネットワークの処理と第２の階層型ニューラルネットワークの処理とが実質的にシーケンシャルに行われる。そのため、追加された第２の階層型ニューラルネットワークの処理分だけ計算時間及び計算量が増大する。そのため、認識性能を向上させながら、計算リソースの増大を抑制することが困難である。
【００２０】
また、非特許文献１では、上述した通り、画像の全体の認識結果と、画像の一部の認識結果とが統合されている。具体的には、センサデータの全体に対する認識処理と、センサデータの一部に対する認識処理とが別々に行われた後、センサデータの全体に対する認識処理の結果と、センサデータの一部に対する認識処理の結果とが統合されている。すなわち、２つの認識処理が別々に行われている。そのため、認識性能は向上するものの、１つの認識処理が行われる場合と比べて処理量が２倍となる。
【００２１】
そこで、本開示の一態様に係る情報処理装置は、センサからセンサデータを取得する取得部と、前記センサデータのうちの一部のデータを決定する決定部と、前記センサデータをニューラルネットワーク型の第１認識モデルの入力層に入力する第１認識モデル制御部と、前記一部のデータをニューラルネットワーク型の第２認識モデルの入力層に入力する第２認識モデル制御部と、前記第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、前記第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行う位置合わせ処理部と、前記第１中間出力データ、及び、前記位置合わせが行われた前記第２中間出力データから、中間入力データを生成する生成部と、を備え、前記第１認識モデル制御部は、前記中間入力データを前記第１認識モデルの前記第１中間層に後続する第３中間層に入力する。
【００２２】
これにより、情報処理装置は、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データを適切に生成することができる。すなわち、情報処理装置は、センサデータの全体に対する認識処理における第１中間出力データと、センサデータの一部に対する認識処理における第２中間出力データとを適切に統合することができる。そのため、適切な統合により得られた中間入力データを第１認識モデルの認識処理の第３中間層の入力とすることができ、認識性能を向上させることができる。また、第２認識モデルの認識処理を途中で終了させることができ、計算量又はメモリ使用量などの計算リソースの増大を抑制することができる。
【００２３】
例えば、前記センサは、イメージセンサであり、前記センサデータは、画像であってもよい。
【００２４】
これにより、情報処理装置は、画像の全体に対する認識処理における第１中間出力データと、画像の一部に対する認識処理における第２中間出力データとを適切に統合することができる。認識モデルを用いた画像認識処理では、入力画像の解像度又はサイズが圧縮されることが多い。圧縮により画像に映る物体が歪んだり潰れたりする。他方で、入力画像が圧縮されない場合、計算量及びメモリ使用量が増大する。そこで、当該情報処理装置が画像認識処理に適用されることにより、画像認識性能を向上させながら計算リソースの増大を抑制することができる。
【００２５】
また、例えば、前記位置合わせ処理部は、前記第１中間出力データにおける一部の領域である第１領域に、前記第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、前記位置合わせを行ってもよい。
【００２６】
これにより、情報処理装置は、第１中間出力データにおける一部の領域に従って、第２中間出力データの位置合わせを適切に行うことができる。
【００２７】
また、例えば、前記位置合わせ処理部は、前記センサデータにおける前記一部のデータの領域に従って、前記第１領域を決定し、決定された前記第１領域に前記第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、前記位置合わせを行ってもよい。
【００２８】
これにより、情報処理装置は、センサデータにおける一部のデータの領域に対応した第１中間出力データにおける一部の領域を決定することができる。したがって、当該一部のデータを入力とする第２認識モデルの第２中間出力データの位置合わせを適切に行うことができる。
【００２９】
また、例えば、前記情報処理装置は、さらに、前記第１認識モデルの複数の層の中から前記第１中間層を選択する選択部を備えてもよい。
【００３０】
これにより、情報処理装置は、センサデータの全体に対する認識処理の中間データと、センサデータの一部に対する認識処理の中間データとを統合するための第１中間層を適応的に選択することができる。
【００３１】
また、例えば、前記選択部は、前記第１認識モデル及び前記第２認識モデルの学習の際に学習された情報に従って前記第１中間層を選択してもよい。
【００３２】
これにより、情報処理装置は、第１認識モデル及び第２認識モデルに適した第１中間層を選択することができる。
【００３３】
また、例えば、前記選択部は、前記情報処理装置の計算リソースに関する計算リソース情報に従って前記第１中間層を選択してもよい。
【００３４】
これにより、情報処理装置は、使用可能な計算リソースに適した第１中間層を選択することができる。
【００３５】
また、例えば、前記決定部は、前記センサのパラメータに従って、前記センサデータのうちの前記一部のデータを決定してもよい。
【００３６】
これにより、情報処理装置は、センサのパラメータから認識性能の向上に貢献すると見込まれる、センサデータの全体とは別に認識処理が行われる一部のデータを決定することができる。
【００３７】
また、例えば、前記決定部は、前記センサが搭載される移動体の動作又は操作の情報に従って、前記センサデータのうちの前記一部のデータを決定してもよい。
【００３８】
これにより、情報処理装置は、センサが搭載された移動体の動作又は操作から認識性能の向上に貢献すると見込まれる、センサデータの全体とは別に認識処理が行われる一部のデータを決定することができる。
【００３９】
また、例えば、本開示の一態様に係る情報処理方法は、センサからセンサデータを取得するステップと、前記センサデータのうちの一部のデータを決定するステップと、前記センサデータをニューラルネットワーク型の第１認識モデルの入力層に入力するステップと、前記一部のデータをニューラルネットワーク型の第２認識モデルの入力層に入力するステップと、前記第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、前記第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行うステップと、前記第１中間出力データ、及び、前記位置合わせが行われた前記第２中間出力データから、中間入力データを生成するステップと、前記中間入力データを前記第１認識モデルの前記第１中間層に後続する第３中間層に入力するステップと、を含む情報処理方法であってもよい。
【００４０】
これにより、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データが適切に生成され得る。すなわち、センサデータの全体に対する認識処理における第１中間出力データと、センサデータの一部に対する認識処理における第２中間出力データとが適切に統合され得る。そのため、適切な統合により得られた中間入力データを第１認識モデルの認識処理の第３中間層の入力とすることができ、認識性能を向上させることができる。また、第２認識モデルの認識処理を途中で終了させることができ、計算量又はメモリ使用量などの計算リソースの増大を抑制することができる。
【００４１】
また、例えば、本開示の一態様に係るプログラムは、上記の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであってもよい。
【００４２】
これにより、コンピュータが、プログラムに従って、上記の情報処理方法を実行することができる。
【００４３】
さらに、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、又は、コンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの非一時的な記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、及び、記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００４４】
以下、実施の形態について図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００４５】
また、以下の説明において、第１、第２及び第３等の序数が要素に付けられている場合がある。これらの序数は、要素を識別するため、要素に付けられており、意味のある順序に必ずしも対応しない。これらの序数は、適宜、入れ替えられてもよいし、新たに付与されてもよいし、取り除かれてもよい。
【００４６】
（実施の形態）
図１は、本実施の形態における情報処理装置の構成を示すブロック図である。図１において、センサ１００及び情報処理装置１１０が示されている。
【００４７】
センサ１００は、検知を行う装置であって、電気回路で構成され得る。例えば、センサ１００は、温度、圧力、磁気、音、光、ガス、超音波及び電磁波等を検知して、検知結果を示すセンサデータを出力する。センサ１００は、イメージセンサであってもよい。この場合、センサ１００は、光を検知し、検知結果を示す画像をセンサデータとして出力する。
【００４８】
情報処理装置１１０は、情報処理を行う装置である。例えば、情報処理装置１１０は、コンピュータであって、センサ１００からセンサデータを取得し、センサデータに関する認識処理を行う。この認識処理は、予測処理、推定処理、推論処理又は識別処理とも表現され得る。認識処理によって、センサデータが分類されてもよいし、センサデータにおけるオブジェクトが検出されてもよいし、センサデータが特性毎に分割されてもよい。
【００４９】
具体的には、センサ１００がイメージセンサであって、センサデータが画像である場合、情報処理装置１１０は、画像に関する認識処理を行う。認識処理によって、画像が分類されてもよいし、画像におけるオブジェクトが検出されてもよいし、画像が特性毎に分割されてもよいし、画像に関する自然言語の説明文が出力されてもよい。
【００５０】
また、例えば、上記の認識処理は、車両等の移動体の制御にも有用である。例えば、センサ１００及び情報処理装置１１０は、移動体に搭載されてもよい。そして、情報処理装置１１０は、センサ１００から取得されるセンサデータに対して認識処理を行って、認識処理の結果を自動運転に適用してもよい。また、上記の認識処理は、自動運転に限らず、個人認証又は防犯システム等にも適用され得る。そして、情報処理装置１１０は、このような認識処理を行うための構成要素を備える。
【００５１】
具体的には、情報処理装置１１０は、取得部１１１、決定部１１２、第１認識モデル制御部１１３、第２認識モデル制御部１１４、位置合わせ処理部１１５、生成部１１６及び選択部１１７を備える。なお、これらの構成要素のうちの一部は、情報処理装置１１０とは異なる外部の装置によって実装されてもよいし、存在しなくてもよい。特に、選択部１１７は、存在しなくてもよい。また、情報処理装置１１０は、センサ１００を備えていてもよい。
【００５２】
取得部１１１は、情報を取得する情報処理部であって、電気回路で構成され得る。具体的には、取得部１１１は、センサ１００からセンサデータを取得する。例えば、センサ１００がイメージセンサであって、センサデータが画像である場合、取得部１１１は、センサ１００から画像をセンサデータとして取得する。
【００５３】
また、取得部１１１は、センサ１００から有線通信でセンサデータを取得してもよいし、センサ１００から無線通信でセンサデータを取得してもよい。例えば、センサ１００と情報処理装置１１０とが、通信線を介して互いに接続されていてもよい。そして、取得部１１１は、センサ１００から通信線を介して有線通信でセンサデータを取得してもよい。あるいは、取得部１１１は、センサ１００からアンテナを介して無線通信でセンサデータを取得してもよい。
【００５４】
また、取得部１１１は、センサ１００から直接的にセンサデータを取得してもよいし、センサ１００から間接的にセンサデータを取得してもよい。例えば、センサ１００から出力されるセンサデータが記録媒体に格納されてもよい。そして、取得部１１１は、記録媒体からセンサデータを取得してもよい。
【００５５】
また、取得部１１１は、情報を取得するための通信端子、アンテナ又は入力端子等のインタフェースを有していてもよい。
【００５６】
決定部１１２は、センサデータのうちの一部のデータを決定する情報処理部であって、電気回路で構成され得る。例えば、決定部１１２によって決定される一部のデータに対して、より高精度に認証処理が行われる。決定部１１２は、ユーザの指示に従って、センサデータのうちの一部のデータを決定してもよい。具体的には、決定部１１２は、ユーザから取得部１１１を介して取得される指示に従って、センサデータのうちの一部のデータを決定してもよい。
【００５７】
あるいは、決定部１１２は、センサ１００のパラメータに従って、センサデータのうちの一部のデータを決定してもよい。ここで、センサ１００のパラメータは、センサ１００の位置、姿勢及び性能等である。決定部１１２は、取得部１１１を介して、センサ１００のパラメータを取得してもよい。そして、例えば、決定部１１２は、センサデータのうち、センサ１００の位置、姿勢及び性能等に従って検知精度が低いと想定される一部のデータを、より高精度に認証処理が行われる一部のデータとして決定してもよい。
【００５８】
あるいは、決定部１１２は、センサ１００が移動体に搭載される場合、移動体の動作の情報、又は、移動体に対する操作の情報に従って、センサデータのうちの一部のデータを決定してもよい。決定部１１２は、取得部１１１を介して、移動体の動作の情報、又は、移動体に対する操作の情報を取得してもよい。
【００５９】
そして、例えば、決定部１１２は、センサデータのうち、移動体の動作の情報、又は、移動体に対する操作の情報に従って動作又は操作に関連する一部のデータを、より高精度に認証処理が行われる一部のデータとして決定してもよい。
【００６０】
あるいは、決定部１１２は、センサデータに従って、センサデータのうちの一部のデータを決定してもよい。例えば、決定部１１２は、センサデータのうち、センサデータに従って検知精度が低いと想定される一部のデータを、より高精度に認証処理が行われる一部のデータとして決定してもよい。
【００６１】
また、センサデータが画像である場合、決定部１１２は、取得部１１１で取得された画像のうちの一部の画像を決定する。例えば、この一部の画像に対して、より高精度に認証処理が行われる。したがって、この一部の画像は、画像の注目領域に対応し得る。決定部１１２は、画像において消失点を推定し、画像のうち推定された消失点を含む一部の画像を、より高精度に認証処理が行われる一部の画像として決定してもよい。
【００６２】
第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルに対する処理を制御する情報処理部であって、電気回路で構成され得る。第１認識モデルは、複数の層を有するニューラルネットワーク型の数理モデルであって、認識処理を行うための数理モデルである。
【００６３】
基本的に、第１認識モデルは、入力層、中間層及び出力層で構成される複数の処理層を有する。入力層には、認識処理の処理対象データが入力データとして入力される。そして、出力層から、認識処理の処理結果データが出力データとして出力される。入力層と出力層とは異なる処理層であって、入力層と出力層と間の処理層は、中間層と呼ばれる。第１認識モデルは、複数の中間層を有していてもよい。
【００６４】
例えば、第１認識モデル制御部１１３の内部に、学習データを用いて学習された第１認識モデルが実装される。具体的には、情報処理装置１１０とは別の装置で学習された第１認識モデルが、第１認識モデル制御部１１３の内部に実装されてもよい。あるいは、第１認識モデル制御部１１３が第１認識モデル制御部１１３の内部に実装された第１認識モデルを学習させることにより、学習された第１認識モデルが第１認識モデル制御部１１３の内部に実装されてもよい。
【００６５】
具体的には、学習データには、入力データと、入力データに対して正しい出力データとが含まれる。そして、第１認識モデルの学習において、第１認識モデルの入力層に、学習データに含まれる入力データが入力される。そして、第１認識モデルの出力層からの出力データが、学習データに含まれる出力データに等しくなるように、第１認識モデルが更新されることにより、第１認識モデルが学習される。
【００６６】
また、例えば、第１認識モデル制御部１１３は、取得部１１１で取得されたセンサデータを第１認識モデルの入力層に入力する。そして、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの第１中間層までの処理を行う。第１中間層は、予め定められていてもよいし、選択部１１７によって第１認識モデルの複数の層から選択されてもよい。
【００６７】
そして、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データ等から生成される中間入力データを第１中間層に後続する層に入力する。第１中間層に後続する層は、具体的には、第１中間層の次の層である。そして、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの出力層までの処理を行う。
【００６８】
そして、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの出力層からの出力データを外部に出力してもよいし、第１認識モデルの出力層からの出力データに従って情報処理装置１１０を動作させてもよい。例えば、センサ１００及び情報処理装置１１０が移動体に搭載され、情報処理装置１１０は、第１認識モデルの出力層からの出力データに従って移動体の動作を制御してもよい。
【００６９】
また、第１認識モデルは、他の装置に実装されてもよい。第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの入出力を制御し、第１認識モデルの実質的な処理は、他の装置によって行われてもよい。
【００７０】
第２認識モデル制御部１１４は、第１認識モデル制御部１１３と同様に、第２認識モデルに対する処理を制御する情報処理部であって、電気回路で構成され得る。第２認識モデルは、第１認識モデルと同様に、複数の層を有するニューラルネットワーク型の数理モデルであって、認識処理を行うための数理モデルである。
【００７１】
基本的に、第２認識モデルは、入力層、中間層及び出力層で構成される複数の処理層を有する。入力層には、認識処理の処理対象データが入力データとして入力される。そして、出力層から、認識処理の処理結果データが出力データとして出力される。入力層と出力層とは異なる処理層であって、入力層と出力層と間の処理層は、中間層と呼ばれる。第２認識モデルは、複数の中間層を有していてもよい。
【００７２】
例えば、第２認識モデル制御部１１４の内部に、学習データを用いて学習された第２認識モデルが実装される。具体的には、情報処理装置１１０とは別の装置で学習された第２認識モデルが、第２認識モデル制御部１１４の内部に実装されてもよい。あるいは、第２認識モデル制御部１１４が第２認識モデル制御部１１４の内部に実装された第２認識モデルを学習させることにより、学習された第２認識モデルが第２認識モデル制御部１１４の内部に実装されてもよい。
【００７３】
具体的には、上述したように、学習データには、入力データと、入力データに対して正しい出力データとが含まれる。そして、第２認識モデルの学習において、第２認識モデルの入力層に、学習データに含まれる入力データが入力される。そして、第２認識モデルの出力層からの出力データが、学習データに含まれる出力データに等しくなるように、第２認識モデルが更新されることにより、第２認識モデルが学習される。
【００７４】
また、第１認識モデルと第２認識モデルとは、互いに等しくてもよいし、互いに異なっていてもよい。例えば、第１認識モデルと第２認識モデルとは、共通の学習データで学習されてもよいし、個別の学習データで学習されてもよい。
【００７５】
また、例えば、第２認識モデル制御部１１４は、決定部１１２で取得された一部のデータを第２認識モデルの入力層に入力する。そして、第２認識モデル制御部１１４は、第２認識モデルの第２中間層までの処理を行う。そして、第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせが行われ、位置合わせ後の第２中間出力データが、第１認識モデルに対する中間入力データの生成に用いられる。
【００７６】
上記の第２中間層は、予め定められていてもよいし、選択部１１７によって第２認識モデルの複数の層から選択されてもよい。また、第２中間層は、第１中間層によって定められてもよいし、第１中間層によらず定められてもよい。具体的には、第２認識モデルの複数の層における第２中間層の順番が、第１認識モデルの複数の層における第１中間層の順番と同じであってもよい。あるいは、第２中間層は、第２認識モデルの複数の層における最後の中間層であってもよい。
【００７７】
また、上記の第２中間層が予め定められている場合、第２認識モデルの入力層から第２中間層までが、第２認識モデル制御部１１４の内部に実装され、第２中間層の次の層から出力層までは、第２認識モデル制御部１１４の内部に実装されなくてもよい。
【００７８】
また、例えば、第２認識モデル制御部１１４は、第１認識モデルの入力層に入力されるセンサデータよりも解像度が高い一部のデータを第２認識モデルの入力層に入力する。これにより、第２認識モデル制御部１１４は、一部のデータの認識処理を高精度に行うことができる。
【００７９】
具体的には、第１認識モデルの入力層には、処理量の削減のため、低解像度化されたセンサデータが入力され、第２認識モデルの入力層には、高精度な認識処理のため、低解像度化されずに一部のデータが入力されてもよい。あるいは、第１認識モデルの入力層には、センサデータがそのまま入力され、第２認識モデルの入力層には、超解像処理によって高解像度化された一部のデータが入力されてもよい。
【００８０】
また、第２認識モデルは、他の装置に実装されてもよい。第２認識モデル制御部１１４は、第２認識モデルの入出力を制御し、第２認識モデルの実質的な処理は、他の装置によって行われてもよい。
【００８１】
位置合わせ処理部１１５は、データの位置合わせを行う情報処理部であって、電気回路で構成され得る。具体的には、位置合わせ処理部１１５は、第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行う。
【００８２】
例えば、位置合わせ処理部１１５は、第１中間出力データにおける一部の領域に、第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、位置合わせを行ってもよい。つまり、第１中間出力データに対する第２中間出力データの位置合わせは、第１中間出力データにおける一部の領域に、第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることであってもよい。
【００８３】
具体的には、位置合わせ処理部１１５は、まず、センサデータにおける一部のデータの領域に従って、第１中間出力データにおける一部の領域を決定してもよい。
【００８４】
センサデータにおける一部のデータは、センサデータのうち決定部１１２によって決定された一部のデータである。例えば、位置合わせ処理部１１５は、センサデータにおける一部のデータの領域の相対的な位置及び大きさに、第１中間出力データにおける一部の領域の相対的な位置及び大きさが等しくなるように、第１中間出力データにおける一部の領域を決定してもよい。
【００８５】
そして、位置合わせ処理部１１５は、位置合わせにおいて、第１中間出力データにおいて決定された一部の領域に、第２中間出力データを対応付けてもよい。つまり、位置合わせ処理部１１５は、第１中間出力データにおいて決定された一部の領域に、第２中間出力データをマッピングしてもよい。そして、位置合わせ処理部１１５は、第１中間出力データにおいて決定された一部の領域に、第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、位置合わせを行ってもよい。
【００８６】
ここで、第１中間出力データにおける一部の領域は、第１中間出力データのデータ配列における一部のデータ配列に対応する。また、センサデータにおける一部のデータの領域は、センサデータのデータ配列における一部のデータのデータ配列に対応する。データ配列は、１次元の配列でもよいし、２次元の配列でもよいし、３次元の配列でもよいし、その他の配列でもよい。
【００８７】
例えば、位置合わせ処理部１１５は、データ配列における実質的なデータ要素の位置を調整することにより、第２中間出力データの位置を調整してもよい。また、位置合わせ処理部１１５は、データ要素の補間又は統合等によって、第２中間出力データの大きさを調整してもよい。
【００８８】
生成部１１６は、データを生成する情報処理部であって、電気回路で構成され得る。具体的には、生成部１１６は、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データを生成する。中間入力データは、第１認識モデルの第１中間層に後続する層に入力される。
【００８９】
例えば、生成部１１６は、第１中間出力データと、位置合わせ後の第２中間出力データとを統合することにより、中間入力データを生成してもよい。その際、生成部１１６は、第１中間出力データと、位置合わせ後の第２中間出力データとを合成することにより統合してもよい。また、その際、生成部１１６は、第１中間出力データにおける一部の領域を、位置合わせ後の第２中間出力データに置き換えてもよい。あるいは、生成部１１６は、第１中間出力データと、位置合わせ後の第２中間出力データとを連結することにより統合してもよい。
【００９０】
選択部１１７は、第１認識モデルの第１中間層を選択する情報処理部であって、電気回路で構成され得る。具体的には、選択部１１７は、第１認識モデルの複数の層の中から、センサデータの全体に対する認識処理と、センサデータの一部に対する認識処理とを統合するための第１中間層を選択する。
【００９１】
例えば、選択部１１７は、ユーザの指示に従って、第１中間層を選択してもよい。具体的には、選択部１１７は、ユーザから取得部１１１を介して取得される指示に従って、第１中間層を選択してもよい。
【００９２】
あるいは、選択部１１７は、第１認識モデル及び第２認識モデルの学習の際に学習された情報に従って、第１中間層を選択してもよい。例えば、第１認識モデルと第２認識モデルとは、２つに認識モデルが組み合わされた１つの認識モデルとして学習され得る。
【００９３】
このような学習のため、例えば、第１認識モデルの入力層に、学習データに含まれる入力データが入力され、第２認識モデルの入力層に、学習データに含まれる入力データのうちの一部のデータが入力される。そして、２つの認識処理が統合され、第１認識モデルの出力層からの出力データが、学習データに含まれる出力データに等しくなるように、第１認識モデル及び第２認識モデルが更新される。これにより、第１認識モデル及び第２認識モデルが学習される。
【００９４】
上記の学習において、第１認識モデルの複数の層のうち、どの層を第１中間層として選択するかがパラメータとして学習されてもよい。そして、選択部１１７は、その学習結果に従って、第１中間層を選択してもよい。
【００９５】
あるいは、選択部１１７は、情報処理装置１１０の計算リソースに関する計算リソース情報に従って、第１中間層を選択してもよい。例えば、計算リソース情報は、情報処理装置１１０の計算リソースの使用許容量を示す。具体的には、計算リソース情報は、計算リソースの性能を示していてもよいし、ユーザから計算リソースに対して認識処理の演算量として指定される要求演算量を示していてもよい。
【００９６】
そして、例えば、選択部１１７は、情報処理装置１１０の計算リソースの使用許容量が小さいほど、入力層により近い中間層を第１中間層として選択してもよい。これにより、早期に統合が行われるため、演算量が削減される。また、選択部１１７は、情報処理装置１１０の計算リソースの使用許容量が大きいほど、出力層により近い中間層を第１中間層として選択してもよい。これにより、２種類の認識処理が個別に行われる割合が大きくなるため、認識精度の向上が期待される。
【００９７】
また、選択部１１７は、第１中間層と同様に、第２中間層を選択してもよい。あるいは、選択部１１７は、第１中間層に従って、第１中間層に順番が対応する第２中間層を選択してもよい。あるいは、選択部１１７は、第１中間層のみを選択し、第２中間層を選択しなくてもよい。すなわち、第２中間層は、予め定められていてもよい。あるいは、選択部１１７は、第１中間層を選択せずに、第２中間層のみを選択してもよい。すなわち、第１中間層は、予め定められていてもよい。
【００９８】
なお、第１中間層及び第２中間層が予め定められている場合、情報処理装置１１０は、選択部１１７を備えていなくてもよい。
【００９９】
図２は、図１に示された情報処理装置１１０の動作を示すフローチャートである。例えば、図１に示された情報処理装置１１０における複数の構成要素が連携して図２に示された動作を行う。
【０１００】
まず、選択部１１７は、第１認識モデルの複数の層の中から第１中間層を選択する（Ｓ１０１）。例えば、選択部１１７は、ユーザの指示、学習された情報、又は、計算リソース情報に従って、第１中間層を選択する。また、選択部１１７は、第１中間層と同様に、第２認識モデルの複数の層の中から第２中間層を選択してもよい。なお、第１中間層及び第２中間層が予め定められている場合、この処理は行われなくてもよい。
【０１０１】
次に、取得部１１１は、センサ１００からセンサデータを取得する（Ｓ１０２）。例えば、センサ１００がイメージセンサであって、センサデータが画像である場合、取得部１１１は、センサ１００から画像をセンサデータとして取得する。取得部１１１は、センサ１００から有線通信でセンサデータを取得してもよいし、センサ１００から無線通信でセンサデータを取得してもよい。また、取得部１１１は、センサ１００から直接的にセンサデータを取得してもよいし、センサ１００から間接的にセンサデータを取得してもよい。
【０１０２】
次に、決定部１１２は、センサデータのうちの一部のデータを決定する（Ｓ１０３）。例えば、決定部１１２は、ユーザの指示、センサ１００のパラメータ、センサ１００が搭載された移動体に関する情報、又は、センサデータに従って、センサデータのうちの一部のデータを決定する。また、センサデータが画像である場合、決定部１１２は、画像の一部をセンサデータのうちの一部のデータとして決定する。
【０１０３】
次に、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの入力層にセンサデータを入力する（Ｓ１０４）。そして、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの第１中間層までの処理を行う（Ｓ１０５）。一方、第２認識モデル制御部１１４は、第２認識モデルの入力層にセンサデータを入力する（Ｓ１０６）。そして、第２認識モデル制御部１１４は、第２認識モデルの第２中間層までの処理を行う（Ｓ１０７）。
【０１０４】
この例では、第１認識モデルの処理（Ｓ１０４及びＳ１０５）と、第２認識モデルの処理（Ｓ１０６及びＳ１０７）とは、並列に行われる。
【０１０５】
次に、位置合わせ処理部１１５は、第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行う（Ｓ１０８）。例えば、位置合わせ処理部１１５は、第１中間出力データにおける一部の領域に、第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、位置合わせを行う。第１中間出力データにおける一部の領域は、センサデータにおける一部のデータの領域に従って決定されてもよい。
【０１０６】
次に、生成部１１６は、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データを生成する（Ｓ１０９）。例えば、生成部１１６は、第１中間出力データと、位置合わせ後の第２中間出力データとを統合することにより、中間入力データを生成する。その際、生成部１１６は、第１中間出力データと、位置合わせ後の第２中間出力データとを合成することにより統合してもよいし、第１中間出力データと、位置合わせ後の第２中間出力データとを連結することにより統合してもよい。
【０１０７】
次に、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの第１中間層に後続する層に中間入力データを入力する（Ｓ１１０）。例えば、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの第１中間層の次の中間層に対して、第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データの代わりに、中間入力データを入力する。そして、第１認識モデル制御部１１３は、第１認識モデルの出力層までの処理を行う（Ｓ１１１）。
【０１０８】
上記の動作によって、情報処理装置１１０は、センサデータに対する認識処理を行う。例えば、上記の動作において、情報処理装置１１０は、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データを適切に生成することができる。すなわち、情報処理装置１１０は、センサデータの全体に対する認識処理における第１中間出力データと、センサデータの一部に対する認識処理における第２中間出力データとを適切に統合することができる。そのため、適切な統合により得られた中間入力データを第１認識モデルの認識処理の中間層の入力とすることができ、認識性能を向上させることができる。また、第２認識モデルの認識処理を途中で終了させることができ、計算量又はメモリ使用量などの計算リソースの増大を抑制することができる。
【０１０９】
なお、上記の動作は、一例であって、適宜変更され得る。例えば、一部のデータの決定（Ｓ１０３）が、第２認識モデルの処理（Ｓ１０６及びＳ１０７）の前に、第１認識モデルの処理（Ｓ１０４及びＳ１０５）に対して並列に行われてもよい。また、位置合わせ（Ｓ１０８）が、第２認識モデルの処理（Ｓ１０６及びＳ１０７）の後に、第１認識モデルの処理（Ｓ１０４及びＳ１０５）に対して並列に行われてもよい。さらに、その後、中間入力データの生成（Ｓ１０９）が、並列に行われてもよい。
【０１１０】
あるいは、複数の処理（Ｓ１０４〜Ｓ１０７等）が、並列に行われることなく、順次行われてもよい。
【０１１１】
また、第１認識モデルは、メイン認識モデルと表現され、第２認識モデルは、サブ認識モデルと表現されてもよい。上記の構成及び動作では、１つのメイン認識モデルと、１つのサブ認識モデルとが用いられている。しかしながら、１つのメイン認識モデルと、複数のサブ認識モデルとが用いられてもよい。例えば、センサデータの全体に対する認識処理と、センサデータのうちの複数の部分の各々に対する高精度な認識処理とが組み合わされてもよい。
【０１１２】
そして、第２認識モデル制御部１１４が、複数の部分に対する高精度な認識処理を行ってもよい。あるいは、情報処理装置１１０は、複数の部分に対する高精度な認識処理を行う複数の認識モデル制御部を備えてもよい。
【０１１３】
（具体例）
以下において、上述された情報処理装置１１０の構成及び動作等のより具体的な例を説明する。なお、情報処理装置１１０の構成及び動作等は、以下の例に限定されない。
【０１１４】
図３Ａは、図１に示された情報処理装置１１０において用いられる第１認識モデル及び第２認識モデルを示す模式図である。具体的には、センサデータ２０１、一部のデータ２０２、第１認識モデル２１０、第２認識モデル２２０、出力データ２０３及び２０４等が示されている。
【０１１５】
センサデータ２０１は、センサ１００から取得されるセンサデータである。具体的には、情報処理装置１１０の取得部１１１がセンサ１００からセンサデータ２０１を取得する。例えば、センサデータ２０１は、画像である。
【０１１６】
一部のデータ２０２は、センサデータ２０１のうちの一部のデータである。決定部１１２が、センサデータ２０１のうちの一部のデータ２０２を決定する。センサデータ２０１が画像である場合、一部のデータ２０２は、センサデータ２０１に対応する画像のうちの一部の画像である。
【０１１７】
第１認識モデル２１０は、第１認識モデル制御部１１３によって制御される第１認識モデルである。例えば、第１認識モデル２１０は、第１認識モデル制御部１１３の内部に実装される。第１認識モデル２１０は、入力層２１１、中間層２１２〜２１４、及び、出力層２１５を複数の処理層として含む。
【０１１８】
入力層２１１は、第１認識モデル２１０の入力層である。入力層２１１には、第１認識モデル制御部１１３によってセンサデータ２０１が入力される。そして、入力層２１１に入力されたセンサデータ２０１に従って中間データが入力層２１１から出力される。なお、センサデータ２０１は、圧縮等により所定の解像度又はサイズに処理される。
【０１１９】
中間層２１２〜２１４の各々は、第１認識モデル２１０の中間層である。中間層２１２〜２１４の各々には、中間データが入力される。そして、入力された中間データに従って、中間層２１２〜２１４の各々から新たな中間データが出力される。
【０１２０】
出力層２１５は、第１認識モデル２１０の出力層である。出力層２１５には、中間データが入力される。そして、出力層２１５に入力された中間データに従って、出力層２１５から出力データ２０３が出力される。
【０１２１】
出力データ２０３は、第１認識モデル２１０によって行われた認識処理の結果を示すデータである。基本的には、出力データ２０３は、認識処理の結果をユーザに理解可能な形式で示す。
【０１２２】
第２認識モデル２２０は、第２認識モデル制御部１１４によって制御される第２認識モデルである。例えば、第２認識モデル２２０は、第２認識モデル制御部１１４の内部に実装される。第２認識モデル２２０は、入力層２２１、中間層２２２〜２２４、及び、出力層２２５を複数の処理層として含む。
【０１２３】
入力層２２１は、第２認識モデル２２０の入力層である。入力層２２１には、第２認識モデル制御部１１４によって一部のデータ２０２が入力される。そして、入力層２２１に入力された一部のデータ２０２に従って中間データが入力層２２１から出力される。なお、一部のデータ２０２は、圧縮されなくてもよいし、センサデータ２０１と同様に圧縮されてもよい。
【０１２４】
中間層２２２〜２２４の各々は、第２認識モデル２２０の中間層である。中間層２２２〜２２４の各々には、中間データが入力される。そして、入力された中間データに従って、中間層２２２〜２２４の各々から新たな中間データが出力される。
【０１２５】
出力層２２５は、第２認識モデル２２０の出力層である。出力層２２５には、中間データが入力される。そして、出力層２２５に入力された中間データに従って、出力層２２５から出力データ２０４が出力される。
【０１２６】
出力データ２０４は、第２認識モデル２２０によって行われた認識処理の結果を示すデータである。基本的には、出力データ２０４は、認識処理の結果をユーザに理解可能な形式で示す。
【０１２７】
また、第２認識モデル２２０の入力層２２１に入力される一部のデータ２０２は、第１認識モデル２１０の入力層２１１に入力されるセンサデータ２０１よりも細かい。具体的には、センサデータ２０１が画像である場合、第２認識モデル２２０の入力層２２１に入力される一部のデータ２０２の解像度は、第１認識モデル２１０の入力層２１１に入力されるセンサデータ２０１の解像度よりも高い。
【０１２８】
例えば、センサデータ２０１は、処理量の削減のため、低解像度化されて第１認識モデル２１０の入力層２１１に入力される。一方、一部のデータ２０２は、認識精度の劣化の抑制のため、低解像度化されずに第２認識モデル２２０の入力層２２１に入力される。あるいは、センサデータ２０１は、そのまま、第１認識モデル２１０の入力層２１１に入力され、一部のデータ２０２は、超解像処理によって高解像度化されて第２認識モデル２２０の入力層２２１に入力されてもよい。
【０１２９】
また、センサデータ２０１が画像でない場合でも、センサデータ２０１の量子化等によって、データ精度が変更され得る。
【０１３０】
さらに、図３Ａの通り、第１認識モデル２１０の中間層２１３から出力される中間データである第１中間出力データと、第２認識モデル２２０の中間層２２３から出力される中間データである第２中間出力データとが統合されて、第１認識モデル２１０の中間層２１４に入力される。その際、第１中間出力データに対する第２中間出力データの位置合わせが行われる。そして、第１中間出力データと、位置合わせが行われた第２中間出力データとが統合されて中間層２１４に入力される。これにより、２つの認識処理が適切に統合される。
【０１３１】
なお、第１認識モデル２１０の中間層２１２〜２１４のうち統合のための中間層２１３は、予め定められていてもよいし、中間層２１２〜２１４の中から選択部１１７によって選択されてもよい。同様に、第２認識モデル２２０の中間層２２２〜２２４のうち統合のための中間層２２３も、予め定められていてもよいし、中間層２２２〜２２４の中から選択部１１７によって選択されてもよい。
【０１３２】
また、出力層２２５は、第２認識モデル制御部１１４に実装されていなくてもよく、出力データ２０４は、出力されなくてもよい。さらに、第２認識モデル２２０の中間層２２２〜２２４のうち統合のための中間層２２３が予め定められている場合、中間層２２３に後続する中間層２２４が第２認識モデル制御部１１４に実装されていなくてもよい。
【０１３３】
また、この例では、第１認識モデル２１０は、３つの中間層２１２〜２１４を有するが、第１認識モデル２１０は、２つ以下の中間層を有していてもよいし、４つ以上の中間層を有していてもよい。同様に、第２認識モデル２２０は、３つの中間層２２２〜２２４を有するが、第２認識モデル２２０は、２つ以下の中間層を有していてもよいし、４つ以上の中間層を有していてもよい。
【０１３４】
図３Ｂは、図３Ａに示されたセンサデータ２０１及び一部のデータ２０２を示す模式図である。例えば、センサデータ２０１は、圧縮等により所定の解像度又はサイズに処理されて、第１認識モデル２１０の入力層２１１に入力される。また、例えば、センサデータ２０１における一部のデータ２０２は、圧縮されずに、第２認識モデル２２０の入力層２２１に入力される。
【０１３５】
図４は、図３Ａに示された入力層２１１の入出力を示す模式図である。入力層２１１には、センサデータ２０１が入力され、入力層２１１から中間データ３０１が出力される。中間データ３０１は、特徴マップとも呼ばれ、３次元のデータ配列で表現されてもよい。そして、中間データ３０１は、データ配列の各データ要素として特徴量を有していてもよい。３次元は、一例であり、中間データ３０１は、その他の次元で表現されてもよい。
【０１３６】
例えば、中間データ３０１は、センサデータ２０１から導出される特徴を示す。また、基本的に、中間データ３０１における一部の領域の位置が、センサデータ２０１における一部の領域の位置に相対的に等しい場合、中間データ３０１における一部の領域は、センサデータ２０１における一部の領域から導出される特徴を示す。
【０１３７】
図４では、第１認識モデル２１０の入力層２１１の入出力が示されているが、第２認識モデル２２０の入力層２２１の入出力も、第１認識モデル２１０の入力層２１１の入出力と同様である。ただし、第２認識モデル２２０の入力層２２１には、センサデータ２０１のうちの一部のデータ２０２が入力される。そして、例えば、入力層２２１から、一部のデータ２０２に対応する特徴を示す中間データが出力される。
【０１３８】
図５は、図３Ａに示された中間層２１２の入出力を示す模式図である。中間層２１２には、中間データ３０１が入力され、中間層２１２から中間データ３０２が出力される。中間層２１２に入力される中間データ３０１は、中間入力データとも表現され得る。また、中間層２１２から出力される中間データ３０２は、中間出力データとも表現される。
【０１３９】
中間層２１２から出力される中間データ３０２は、中間層２１２に入力される中間データ３０１と同様の形式を有し得る。ただし、中間層２１２から出力される中間データ３０２は、中間層２１２に入力される中間データ３０１と異なる形式であってもよい。例えば、中間データ３０１と中間データ３０２とは、互いに異なる要素数を有する３次元のデータ配列で表現されてもよい。
【０１４０】
また、例えば、中間データ３０２は、中間データ３０１から導出される特徴を示す。また、基本的に、中間データ３０２における一部の領域の位置が、中間データ３０１における一部の領域の位置に相対的に等しい場合、中間データ３０２における一部の領域は、中間データ３０１における一部の領域から導出される特徴を示す。
【０１４１】
図５では、第１認識モデル２１０の中間層２１２の入出力が示されているが、他の中間層２１３、２１４、２２２〜２２４の入出力も、第１認識モデル２１０の中間層２１２の入出力と同様である。例えば、他の中間層２１３、２１４、２２２〜２２４では、中間データ３０１及び３０２と同様の形式で、中間データ３０１及び３０２とは異なるデータ内容の入出力が行われる。
【０１４２】
図６は、図３Ａに示された出力層２１５の入出力を示す模式図である。出力層２１５には、中間データ３０３が入力され、出力層２１５から出力データ２０３が出力される。出力層２１５に入力される中間データ３０３は、中間入力データとも表現され得る。また、出力層２１５から出力される出力データ２０３は、最終出力データとも表現される。
【０１４３】
出力層２１５に入力される中間データ３０３は、中間層２１２に入力される中間データ３０１と同様の形式を有し得る。ただし、出力層２１５に入力される中間データ３０３は、中間層２１２に入力される中間データ３０１と異なる形式であってもよい。例えば、中間データ３０１と中間データ３０３とは、互いに異なる要素数を有する３次元のデータ配列で表現されてもよい。中間データ３０２と中間データ３０３との間の関係も同様である。
【０１４４】
また、例えば、出力データ２０３は、中間データ３０３から導出され、第１認識モデル２１０の認識処理の結果を示す。
【０１４５】
図６では、第１認識モデル２１０の出力層２１５の入出力が示されているが、第２認識モデル２２０の出力層２２５の入出力も、第１認識モデル２１０の出力層２１５の入出力と同様である。ただし、第２認識モデル２２０の出力層２２５には、センサデータ２０１のうちの一部のデータ２０２から入力層２２１及び中間層２２２〜２２４を介して導出される中間データが入力される。そして、例えば、出力層２２５から、第２認識モデル２２０の認識処理の結果を示す出力データ２０４が出力される。
【０１４６】
図７は、図１に示された情報処理装置１１０において行われる位置合わせを示す模式図である。例えば、第１認識モデル制御部１１３によって、第１認識モデル２１０の中間層２１３から中間データ３０４が出力される。また、第２認識モデル制御部１１４によって、第２認識モデル２２０の中間層２２３から中間データ３０５が出力される。そして、位置合わせ処理部１１５は、中間データ３０４に対する中間データ３０５の位置合わせを行って、位置合わせが行われた中間データ３０５を中間データ３０６として生成する。
【０１４７】
例えば、位置合わせ処理部１１５は、中間データ３０４における一部の領域に、中間データ３０５の位置又は大きさを合わせることにより、位置合わせを行う。
【０１４８】
具体的には、位置合わせ処理部１１５は、センサデータ２０１における一部のデータ２０２の領域に従って、中間データ３０４における一部の領域を決定してもよい。より具体的には、位置合わせ処理部１１５は、センサデータ２０１における一部のデータ２０２の領域の相対的な範囲に、中間データ３０４における一部の領域の相対的な範囲が等しくなるように、中間データ３０４における一部の領域を決定してもよい。
【０１４９】
ここで、中間データ３０４における一部の領域は、中間データ３０４のデータ配列における一部のデータ配列に対応する。また、センサデータ２０１における一部のデータ２０２の領域は、センサデータ２０１のデータ配列における一部のデータ２０２のデータ配列に対応する。
【０１５０】
例えば、位置合わせ処理部１１５は、データ配列におけるデータ要素の位置を調整することにより、中間データ３０５の位置を調整してもよい。また、位置合わせ処理部１１５は、データ要素の補間又は統合等によって、中間データ３０５の大きさを調整してもよい。
【０１５１】
そして、中間データ３０４と、中間データ３０５の位置合わせによって得られる中間データ３０６とが統合されて中間層２１４に入力される。情報処理装置１１０は、位置合わせによって、中間データ３０４と中間データ３０６とを適切に統合することができる。
【０１５２】
なお、中間データ３０４に対する中間データ３０５の位置合わせによって、中間データ３０５は、中間データ３０４に対応する中間データ３０６における一部の領域にまとめられる。中間データ３０６における他の領域は、空であってもよいし、ゼロ埋めされてもよい。
【０１５３】
また、位置合わせ処理部１１５は、中間データ３０４をデータ要素の補間等によって拡大し、拡大された中間データ３０４に対する中間データ３０５の位置合わせを行ってもよい。これにより、中間データ３０５の位置合わせにおいて、中間データ３０５に含まれる特徴が減少せずに維持される。
【０１５４】
図８は、図１に示された情報処理装置１１０において行われる合成処理に基づく統合処理を示す模式図である。例えば、生成部１１６は、中間データ３０４と中間データ３０６とを合成することにより、中間データ３０４と中間データ３０６とを統合する。そして、生成部１１６は、中間データ３０４と中間データ３０６とが統合された中間データ３０７を生成する。
【０１５５】
より具体的には、生成部１１６は、中間データ３０４と中間データ３０６とをデータ配列の要素毎に足し合わせてもよいし平均化してもよい。また、生成部１１６は、中間データ３０４と中間データ３０６とをデータ配列の要素毎に重み付けして足し合わせてもよい。あるいは、生成部１１６は、中間データ３０４における一部の領域を中間データ３０６に置き換えることにより、中間データ３０４と中間データ３０６とを合成してもよい。
【０１５６】
これにより、情報処理装置１１０は、センサデータ２０１から得られる特徴と、一部のデータ２０２から得られる特徴とを適切に混ぜ合わせて中間層２１４に入力することができる。
【０１５７】
図９は、図１に示された情報処理装置１１０において行われる連結処理に基づく統合処理を示す模式図である。例えば、生成部１１６は、中間データ３０４と中間データ３０６とを連結することにより、中間データ３０４と中間データ３０６とを統合する。そして、生成部１１６は、中間データ３０４と中間データ３０６とが統合された中間データ３０８を生成する。
【０１５８】
より具体的には、生成部１１６は、中間データ３０４のデータ配列と中間データ３０６のデータ配列とを繋ぎ合わせる。そして、例えば、生成部１１６は、中間データ３０４のデータ配列の要素数に比べて、２倍の要素数を有する中間データ３０８を生成する。
【０１５９】
これにより、情報処理装置１１０は、センサデータ２０１から得られる特徴と、一部のデータ２０２から得られる特徴とをほぼ維持して中間層２１４に入力することができる。なお、生成部１１６は、中間データ３０８のデータ配列における近傍の複数のデータ要素を統合して、中間データ３０８のデータ配列の形式を中間データ３０４のデータ配列と同じ形式にしてもよい。
【０１６０】
本具体例において、情報処理装置１１０は、中間データ３０４、及び、位置合わせが行われた中間データ３０５から、中間データ３０７又は３０８等を適切に生成することができる。すなわち、情報処理装置１１０は、センサデータ２０１の全体に対する認識処理における中間データ３０４と、センサデータ２０１の一部に対する認識処理における中間データ３０５とを適切に統合することができる。
【０１６１】
つまり、情報処理装置１１０は、センサデータ２０１の全体に対する認識処理と、センサデータ２０１の一部に対する認識処理とを適切に統合することができる。したがって、情報処理装置１１０は、センサデータ２０１に関する認識処理を効率的に行うことができる。
【０１６２】
例えば、センサ１００がイメージセンサであって、センサデータ２０１が画像である場合において、画像から大きさが異なる様々なオブジェクトを効率的に認識することは容易ではない。例えば、小さいオブジェクトが認識されるような高精度な認識処理では、処理量が大きく、処理遅延が発生する。一方、処理量の小さい認識処理では、認識精度が低下する。
【０１６３】
情報処理装置１１０は、画像の全体に対する認識処理と、画像の一部に対する認識処理とを組み合わせることにより、画像の全体から大きいオブジェクトを認識し、画像の一部から小さいオブジェクトを認識することができる。すなわち、情報処理装置１１０は、画像から大きさが異なる様々なオブジェクトを効率的に認識することができる。また、情報処理装置１１０は、２種類の認識処理を適切に統合することができるため、処理量をさらに抑制することができる。
【０１６４】
センサ１００がイメージセンサでなく、センサデータ２０１が画像でない場合でも、同様に、情報処理装置１１０は、センサデータ２０１に関する認識処理を効率的に行うことができる。
【０１６５】
なお、上述した通り、情報処理装置１１０の構成及び動作等は、本具体例に限定されない。例えば、入力層２１１及び２２１、中間層２１２〜２１４及び２２２〜２２４、並びに、出力層２１５及び２２５に関して、上述された形式とは異なる形式のデータの入出力が行われてもよい。例えば、入力層２１１及び２２１は、それぞれ、入力データをそのまま中間層２１２及び２２２に出力してもよい。また、中間層２１４及び２２４は、それぞれ、最終的な特徴を示す値を出力層２１５及び２２５に出力してもよい。
【０１６６】
（適用例）
以下において、図１に示された情報処理装置１１０が移動体の制御に用いられる例を適用例として示す。
【０１６７】
図１０は、図１に示された情報処理装置１１０の適用例を示す模式図である。本適用例において、車両である移動体４００に、センサ１００及び情報処理装置１１０が搭載される。また、センサ１００は、イメージセンサであって、移動体４００の外部の画像を出力する。情報処理装置１１０は、画像の全体に対する認識処理、及び、画像の一部に対する認識処理を統合して、画像に対する認識処理を適切に行う。そして、情報処理装置１１０は、認識処理の結果を移動体４００の制御に反映させる。
【０１６８】
例えば、情報処理装置１１０は、認識される道路に沿って、移動体４００を移動させてもよい。あるいは、情報処理装置１１０は、前方に物体が認識された場合、移動体４００の移動を停止させてもよい。
【０１６９】
画像の認識処理において、情報処理装置１１０の決定部１１２は、移動体４００の動作の情報、又は、移動体４００に対する操作の情報に従って、画像のうちより高精度に認識処理が行われる一部の画像を決定してもよい。例えば、移動体４００が左折する場合、又は、移動体４００が左折するように操作された場合、決定部１１２は、画像のうちの左側をより高精度に認識処理が行われる一部の画像として決定してもよい。
【０１７０】
また、情報処理装置１１０の決定部１１２は、センサ１００の位置及び姿勢をセンサ１００のパラメータとして用いて、画像のうちより高精度に認識処理が行われる一部の画像を決定してもよい。例えば、移動体４００におけるセンサ１００の位置及び姿勢に従って、画像のうち道路が映る可能性が高い部分をより高精度に認識処理が行われる一部の画像として決定してもよい。
【０１７１】
なお、本適用例において、移動体４００は車両であるが、移動体４００は車両に限られない。例えば、移動体４００は飛行体であってもよい。また、情報処理装置１１０は、移動体４００に搭載されなくてもよい。移動体４００の外部において、情報処理装置１１０は、センサ１００からセンサデータを取得し、センサデータに関する認識処理の結果に従って、移動体４００の遠隔制御を行ってもよい。
【０１７２】
以上、情報処理装置１１０の態様を実施の形態等に基づいて説明したが、情報処理装置１１０の態様は、実施の形態等に限定されない。実施の形態等に対して当業者が思いつく変形が施されてもよいし、実施の形態等における複数の構成要素が任意に組み合わされてもよい。例えば、実施の形態等において特定の構成要素によって実行される処理を特定の構成要素の代わりに別の構成要素が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。
【０１７３】
また、情報処理装置１１０の各構成要素が行うステップを含む情報処理方法が任意の装置又はシステムによって実行されてもよい。例えば、情報処理方法は、プロセッサ、メモリおよび入出力回路等を備えるコンピュータによって実行されてもよい。その際、コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムがコンピュータによって実行されることにより、情報処理方法が実行されてもよい。また、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に、プログラムが記録されていてもよい。
【０１７４】
例えば、上記のプログラムは、コンピュータに、センサからセンサデータを取得するステップと、前記センサデータのうちの一部のデータを決定するステップと、前記センサデータをニューラルネットワーク型の第１認識モデルの入力層に入力するステップと、前記一部のデータをニューラルネットワーク型の第２認識モデルの入力層に入力するステップと、前記第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、前記第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行うステップと、前記第１中間出力データ、及び、前記位置合わせが行われた前記第２中間出力データから、中間入力データを生成するステップと、前記中間入力データを前記第１認識モデルの前記第１中間層に後続する第３中間層に入力するステップと、を含む情報処理方法を実行させる。
【０１７５】
また、情報処理装置１１０の複数の構成要素は、専用のハードウェアで構成されてもよいし、上記のプログラム等を実行する汎用のハードウェアで構成されてもよいし、これらの組み合わせで構成されてもよい。また、汎用のハードウェアは、プログラムが記憶されたメモリ、及び、メモリからプログラムを読み出して実行する汎用のプロセッサ等で構成されてもよい。ここで、メモリは、半導体メモリ又はハードディスク等でもよいし、汎用のプロセッサは、ＣＰＵ等でもよい。
【０１７６】
また、専用のハードウェアが、メモリ及び専用のプロセッサ等で構成されてもよい。例えば、専用のプロセッサが、第１認識モデル及び第２認識モデルの情報が記憶されたメモリを参照して、上記の情報処理方法を実行してもよい。
【０１７７】
また、情報処理装置１１０の各構成要素は、実施の形態等で示した通り、電気回路であってもよい。これらの電気回路は、全体として１つの電気回路を構成してもよいし、それぞれ別々の電気回路であってもよい。また、これらの電気回路は、専用のハードウェアに対応していてもよいし、上記のプログラム等を実行する汎用のハードウェアに対応していてもよい。
【０１７８】
以下、本開示の一態様における情報処理装置１１０の基本的な構成及び代表的な変形例等を示す。これらは、互いに組み合わされてもよいし、上記の実施の形態等の一部と組み合わされてもよい。
【０１７９】
（１）本開示の一態様における情報処理装置１１０は、取得部１１１と、決定部１１２と、第１認識モデル制御部１１３と、第２認識モデル制御部１１４と、位置合わせ処理部１１５と、生成部１１６とを備える。
【０１８０】
取得部１１１は、センサ１００からセンサデータを取得する。決定部１１２は、センサデータのうちの一部のデータを決定する。第１認識モデル制御部１１３は、センサデータをニューラルネットワーク型の第１認識モデルの入力層に入力する。第２認識モデル制御部１１４は、一部のデータをニューラルネットワーク型の第２認識モデルの入力層に入力する。
【０１８１】
位置合わせ処理部１１５は、第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせを行う。生成部１１６は、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データを生成する。そして、第１認識モデル制御部１１３は、中間入力データを第１認識モデルの第１中間層に後続する第３中間層に入力する。
【０１８２】
これにより、情報処理装置１１０は、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データを適切に生成することができる。すなわち、情報処理装置１１０は、センサデータの全体に対する認識処理における第１中間出力データと、センサデータの一部に対する認識処理における第２中間出力データとを適切に統合することができる。そのため、適切な統合により得られた中間入力データを第１認識モデルの認識処理の第３中間層の入力とすることができ、認識性能を向上させることができる。また、第２認識モデルの認識処理を途中で終了させることができ、計算量又はメモリ使用量などの計算リソースの増大を抑制することができる。
【０１８３】
（２）例えば、センサ１００は、イメージセンサであり、センサデータは、画像である。これにより、情報処理装置１１０は、画像の全体に対する認識処理における第１中間出力データと、画像の一部に対する認識処理における第２中間出力データとを適切に統合することができる。認識モデルを用いた画像認識処理では、入力画像の解像度又はサイズが圧縮されることが多い。圧縮により画像に映る物体が歪んだり潰れたりする。他方で、入力画像が圧縮されない場合、計算量及びメモリ使用量が増大する。そこで、情報処理装置１１０が画像認識処理に適用されることにより、画像認識性能を向上させながら計算リソースの増大を抑制することができる。
【０１８４】
（３）例えば、位置合わせ処理部１１５は、第１中間出力データにおける一部の領域である第１領域に、第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、位置合わせを行う。これにより、情報処理装置１１０は、第１中間出力データにおける一部の領域に従って、第２中間出力データの位置合わせを適切に行うことができる。
【０１８５】
（４）例えば、位置合わせ処理部１１５は、センサデータにおける一部のデータの領域に従って、第１領域を決定し、決定された第１領域に第２中間出力データの位置又は大きさを合わせることにより、位置合わせを行う。これにより、情報処理装置１１０は、センサデータにおける一部のデータの領域に対応した第１中間出力データにおける一部の領域を決定することができる。したがって、当該一部のデータを入力とする第２認識モデルの第２中間出力データの位置合わせを適切に行うことができる。
【０１８６】
（５）例えば、情報処理装置１１０は、さらに、第１認識モデルの複数の層の中から第１中間層を選択する選択部１１７を備える。これにより、情報処理装置１１０は、センサデータの全体に対する認識処理の中間データと、センサデータの一部に対する認識処理の中間データとを統合するための第１中間層を適応的に選択することができる。
【０１８７】
（６）例えば、選択部１１７は、第１認識モデル及び第２認識モデルの学習の際に学習された情報に従って第１中間層を選択する。これにより、情報処理装置１１０は、第１認識モデル及び第２認識モデルに適した第１中間層を選択することができる。
【０１８８】
（７）例えば、選択部１１７は、情報処理装置１１０の計算リソースに関する計算リソース情報に従って第１中間層を選択する。これにより、情報処理装置１１０は、使用可能な計算リソースに適した第１中間層を選択することができる。
【０１８９】
（８）例えば、決定部１１２は、センサ１００のパラメータに従って、センサデータのうちの一部のデータを決定する。これにより、情報処理装置１１０は、センサ１００のパラメータから認識性能の向上に貢献すると見込まれる、センサデータの全体とは別に認識処理が行われる一部のデータを決定することができる。
【０１９０】
（９）例えば、決定部１１２は、センサ１００が搭載される移動体の動作又は操作の情報に従って、センサデータのうちの一部のデータを決定する。これにより、情報処理装置１１０は、センサ１００が搭載された移動体の動作又は操作から認識性能の向上に貢献すると見込まれる、センサデータの全体とは別に認識処理が行われる一部のデータを決定することができる。
【０１９１】
（１０）本開示の一態様における情報処理方法では、センサ１００からセンサデータが取得される（Ｓ１０２）。そして、センサデータのうちの一部のデータが決定される（Ｓ１０３）。そして、センサデータがニューラルネットワーク型の第１認識モデルの入力層に入力される（Ｓ１０４）。そして、一部のデータがニューラルネットワーク型の第２認識モデルの入力層に入力される（Ｓ１０６）。
【０１９２】
そして、第１認識モデルの第１中間層からの第１中間出力データに対する、第２認識モデルの第２中間層からの第２中間出力データの位置合わせが行われる（Ｓ１０８）。そして、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データが生成される（Ｓ１０９）。そして、中間入力データが第１認識モデルの第１中間層に後続する第３中間層に入力される（Ｓ１１０）。
【０１９３】
これにより、第１中間出力データ、及び、位置合わせが行われた第２中間出力データから、中間入力データが適切に生成され得る。すなわち、センサデータの全体に対する認識処理における第１中間出力データと、センサデータの一部に対する認識処理における第２中間出力データとが適切に統合され得る。そのため、適切な統合により得られた中間入力データを第１認識モデルの認識処理の第３中間層の入力とすることができ、認識性能を向上させることができる。また、第２認識モデルの認識処理を途中で終了させることができ、計算量又はメモリ使用量などの計算リソースの増大を抑制することができる。
【０１９４】
（１１）本開示の一態様におけるプログラムは、上記の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。これにより、コンピュータが、プログラムに従って、上記の情報処理方法を実行することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１９５】
本開示は、センサデータに関する認識処理を行う情報処理装置等に利用可能であり、画像認識システム及び自動運転システム等に適用可能である。
【符号の説明】
【０１９６】
１００  センサ
１１０  情報処理装置
１１１  取得部
１１２  決定部
１１３  第１認識モデル制御部
１１４  第２認識モデル制御部
１１５  位置合わせ処理部
１１６  生成部
１１７  選択部
２０１  センサデータ
２０２  一部のデータ
２０３、２０４  出力データ
２１０  第１認識モデル
２１１、２２１  入力層
２１２、２１３、２１４、２２２、２２３、２２４  中間層
２１５、２２５  出力層
２２０  第２認識モデル
３０１、３０２、３０３、３０４、３０５、３０６、３０７、３０８  中間データ
４００  移動体
【図１】
2019219765.tif 000003
【図２】
2019219765.tif 000004
【図３Ａ】
2019219765.tif 000005
【図３Ｂ】
2019219765.tif 000006
【図４】
2019219765.tif 000007
【図５】
2019219765.tif 000008
【図６】
2019219765.tif 000009
【図７】
2019219765.tif 000010
【図８】
2019219765.tif 000011
【図９】
2019219765.tif 000012
【図１０】
2019219765.tif 000013