(57)【要約】【課題】学習データの生成を容易にすることができるラベルデータ生成装置、ラベルデータ生成方法及びプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態のラベルデータ生成装置は、ラベル記憶部と、ラベル配置部と、を持つ。ラベル記憶部は、対象物の形状を前記対象物の種別ごとに記憶する。ラベル配置部は、画像において撮像された対象物の位置及び形状を示す識別情報と、ラベル記憶部に記憶されている対象物の種別ごとの形状とに基づいて、画像において対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する位置に対象物のラベルを配置したラベルデータであって画像のサイズをｋ倍（ｋ＞０）したサイズを有するラベルデータを生成する。ラベル配置部は、生成したラベルデータと画像を示すデータとを組み合わせた学習データを生成する。【選択図】図１
2019125207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物の形状を前記対象物の種別ごとに記憶するラベル記憶部と、
画像において撮像された前記対象物の位置及び種別を示す識別情報と、前記ラベル記憶部に記憶されている前記対象物の種別ごとの形状とに基づいて、前記画像において前記対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する位置に前記対象物のラベルを配置したラベルデータであって前記画像のサイズをｋ倍（ｋ＞０）したサイズを有するラベルデータを生成し、生成した前記ラベルデータと前記画像を示すデータとを組み合わせた学習データを生成するラベル配置部、
を備えるラベルデータ生成装置。
【請求項２】
前記ラベル配置部は、前記画像を撮像したセンサと前記画像に撮像された対象物との相対位置から得られる変換情報に基づいて、前記識別情報が示す前記対象物の形状を変換し、変換した前記対象物の形状と前記対象物の位置とに基づいて、前記画像において前記対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する前記ラベルデータ上の位置に前記対象物のラベルを配置する、
請求項１に記載のラベルデータ生成装置。
【請求項３】
対象物の形状を前記対象物の種別ごとに記憶するラベル記憶部を備えるラベルデータ生成装置が行うラベルデータ生成方法であって、
画像において撮像された前記対象物の位置及び種別を示す識別情報と、前記ラベル記憶部に記憶されている前記対象物の種別ごとの形状とに基づいて、前記画像において前記対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する位置に前記対象物のラベルを配置したラベルデータであって前記画像のサイズをｋ倍（ｋ＞０）したサイズを有するラベルデータを生成する第１のステップと、
生成した前記ラベルデータと前記画像を示すデータとを組み合わせた学習データを生成する第２のステップと、
を有するラベルデータ生成方法。
【請求項４】
対象物の形状を前記対象物の種別ごとに記憶するラベル記憶部と、
画像において撮像された前記対象物の位置及び種別を示す識別情報と、前記ラベル記憶部に記憶されている前記対象物の種別ごとの形状とに基づいて、前記画像において前記対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する位置に前記対象物のラベルを配置したラベルデータであって前記画像のサイズをｋ倍（ｋ＞０）したサイズを有するラベルデータを生成し、生成した前記ラベルデータと前記画像を示すデータとを組み合わせた学習データを生成するラベル配置部、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、ラベルデータ生成装置、ラベルデータ生成方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Fully Convolutional Network （ＦＣＮ）と呼ばれる全結合層を有しない畳み込みニューラルネットワークにより、画像のピクセルごとに画像に撮像されている像をクラス分類するセマンティック・セグメンテーションに関する技術が検討されている（例えば、非特許文献１）。ＦＣＮでは、例えば、非特許文献１のFigure 6に示されているような画像データ（Image）とクラス分類の真値を示すラベルデータ（Ground Truth）とを組み合わせた学習データを用いて、畳み込みニューラルネットワークの教師あり学習が行われている。
【０００３】
画像の各ピクセルを特定の対象物に対応するクラスに分類するクラス分類の機能をニューラルネットワークに学習させる際に、特定の対象物に対応する多数の学習データが必要となる。学習データにおけるラベルデータは人手により生成されため、ニューラルネットワークの学習に学習データを準備できない場合がある。学習データが存在しない対象物のクラス分類については、ニューラルネットワークの学習が行えないため、ニューラルネットワークの適用ができない。このように、学習データが存在しないことや学習データの不足がニューラルネットワークをクラス分類へ適用することを困難にする場合があった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Jonathan Long, Evan Shelhamer, and Trevor Darrell, "Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation," [online], Mar 8, 2015, ［平成２９年１２月１日検索］, インターネット<URL: https://arxiv.org/abs/1411.4038>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、学習データの生成を容易にすることができるラベルデータ生成装置、ラベルデータ生成方法及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態のラベルデータ生成装置は、ラベル記憶部と、ラベル配置部と、を持つ。ラベル記憶部は、対象物の形状を前記対象物の種別ごとに記憶する。ラベル配置部は、画像において撮像された対象物の位置及び種別を示す識別情報と、ラベル記憶部に記憶されている対象物の種別ごとの形状とに基づいて、画像において対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する位置に対象物のラベルを配置したラベルデータであって画像のサイズをｋ倍（ｋ＞０）したサイズを有するラベルデータを生成する。ラベル配置部は、生成したラベルデータと画像を示すデータとを組み合わせた学習データを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態におけるラベルデータ生成装置の構成例を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態におけるラベル記憶部１１に記憶されるラベル情報の一例を簡易に示した図。
【図３】第１の実施形態におけるラベルデータの一例を簡易に示した図。
【図４】第１の実施形態におけるラベルデータ生成装置によるラベルデータ生成処理の動作を示すフローチャート。
【図５】第２の実施形態におけるラベルデータ生成装置の構成例を示すブロック図。
【図６】第２の実施形態におけるラベルデータの一例を簡易に示した図。
【図７】第２の実施形態におけるラベルデータ生成装置によるラベルデータ生成処理の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
実施形態のラベルデータ生成装置、ラベルデータ生成方法及びプログラムを、図面を参照して説明する。実施形態では、同一の符号を付した構成要素は同様の動作を行うものとして、重複する説明を適宜省略する。
【０００９】
［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態によるラベルデータ生成装置１の構成例を示すブロック図である。ラベルデータ生成装置１は、画像を一意に識別する画像識別子又は画像と、画像に撮像されている対象物に関する識別情報とを入力する。ラベルデータ生成装置１は、識別情報に基づいて、画像に撮像されている対象物に対するクラスの真値を含むラベルデータを生成し、入力した画像識別子又は画像と生成したラベルデータとを組み合わせた学習データを出力する。識別情報は、ラベルデータ生成装置１に入力される画像又は画像識別子が示す画像における対象物の位置と種別を示す。ラベルデータ生成装置１は、対象物の種別に基づいて、対象物のラベル値及びラベル形状を取得する。ラベルデータには、ラベルデータに対応する画像において対象物が存在する位置に当該対象物のラベル値が配置されている。すなわち、ラベルデータは、対応する画像におけるクラス分類の真値を示す。以下の説明においては、画像識別子と画像とのうち、画像がラベルデータ生成装置１に入力される場合について説明する。
【００１０】
ラベルデータ生成装置１は、ラベル記憶部１１と、ラベル配置部１２とを備える。ラベル記憶部１１は、対象物の種別ごとにラベル値及びラベル形状を含むラベル情報を記憶する。ラベル値は、対象物の種別を示す数値であり、ラベル値は対象物の種別ごとに異なる。ラベル形状は、ラベル値で識別される対象物の形状を示す。ラベル値は対象物の種別ことに異なるが、ラベル形状は同じ形状のものがあっても構わない。ラベル配置部１２は、ラベルデータ生成装置１に入力される画像及び識別情報を受け付ける。ラベル配置部１２は、識別情報が示す対象物の種別に対応するラベル値及びラベル形状をラベル記憶部１１から読み出す。ラベル配置部１２は、識別情報が示す対象物の位置と、ラベル記憶部１１から読み出すラベル値及びラベル形状とに基づいて、画像において対象物が存在するピクセルに対応する位置に、読み出したラベル値を配置したラベルデータを生成する。ラベル配置部１２は、識別情報が示す対象物の位置とラベル記憶部１１から読み出すラベル形状とにより、対象物が存在するピクセルの位置を特定する。
【００１１】
なお、ラベル配置部１２は、識別情報により示される対象物が画像において存在しないピクセルに対して、対象物がないことを示す背景ラベルをラベルデータに配置してもよい。背景ラベルには、いずれの種別の対象物にも対応付けられていないラベル値が割り当てられる。ラベル配置部１２により生成されたラベルデータは、画像の各ピクセルに配置されたラベル値にて対象物が存在する領域を示し、画像の解像度（ピクセル数又はサイズ）と同じ解像度を有する画像データとみなすことができる。識別情報が複数の対象物の位置と種別とを示す場合、ラベル配置部１２は、複数の対象物それぞれに対して、ラベル記憶部１１からラベル値及びラベル形状を読み出し、読み出したラベル値をラベルデータに配置する。すなわち、識別情報が複数の対象物に関する情報を示す場合、ラベルデータには複数の対象物それぞれの像を示すラベル値の領域が現れる。
【００１２】
図２は、ラベル記憶部１１に記憶されるラベル情報の一例を簡易に示した図である。図２に示す例では、対象物の種別Ａ及びＢに対するラベル情報が例示されている。ラベル記憶部１１には、対象物の種別Ａと対象物の種別Ｂとに対して、異なるラベル値「１」、「２」とそれぞれのラベル形状である３×３の矩形と５×５の矩形とが記憶されている。識別情報に含まれる対象物の位置は、例えば、ラベル形状の中央のピクセルの位置を示す。
【００１３】
図３は、ラベルデータの一例を簡易に示した図である。図３に示すラベルデータは、２つの対象物＃１、＃２の位置及び種別を含む識別情報と、１６×１６ピクセルのサイズの画像とが入力された場合の一例を示している。識別情報において、対象物＃１の位置と種別は座標（２，３）と「Ａ」であり、対象物＃２の位置と種別は座標（１０，１１）と「Ｂ」である。なお、座標（ｘ，ｙ）は画像の左上端を（０，０）とし、横方向をＸ軸方向、縦方向をＹ軸方向とした座標系での位置を示す。前述の識別情報と、１６×１６ピクセルの画像とがラベルデータ生成装置１に入力された場合、ラベルデータ生成装置１は、図３に示すラベルデータを生成する。ラベルデータ生成装置１は、ラベル値「１」、「２」のいずれも配置されてない箇所に、いずれの対象物もないことを示すラベル（例えば、ラベル値「０」）を配置してもよい。なお、ラベルデータは画像フォーマットに変換したラベル画像として出力してもよい。このとき、色情報を用いるインデックスカラー画像として、ラベル画像を出力することにより、ラベル画像を表示した際に対象物の位置、形状及び種別をユーザが確認しやすくなる。
【００１４】
図４は、ラベルデータ生成装置１によるラベルデータ生成処理の動作を示すフローチャートである。ラベルデータ生成装置１がラベルデータ生成処理を開始すると、ラベル配置部１２は、ラベルデータ生成装置１に入力された画像及び識別情報を受け付ける（ステップＳ１０１）。ラベル配置部１２は、識別情報に含まれる対象物の情報のうち未処理の対象物の情報を選択し、選択した対象物の種別に対応するラベル情報をラベル記憶部１１から読み出して取得する（ステップＳ１０２）。
【００１５】
ラベル配置部１２は、選択した対象物の位置と、読み出したラベル形状とに基づいて、取得したラベル値をラベルデータに配置する（ステップＳ１０３）。ラベル配置部１２は、識別情報に含まれる対象物の情報すべてに対してステップＳ１０３の処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ１０４）。未処理の対象物の情報がある場合（ステップＳ１０４、ＮＯ）、ラベル配置部１２は、処理をステップＳ１０２へ戻す。すべての対象物の情報に対してステップＳ１０３の処理を行った場合（ステップＳ１０４、ＹＥＳ）、ラベル配置部１２は、ラベル値を配置したラベルデータと画像とを組み合わせた学習データを出力し（ステップＳ１０５）、ラベルデータ生成処理を終了する。
【００１６】
ラベルデータ生成装置１を用いることにより、測量データ、ＧＰＳデータ、位置標定装置から得られる情報などを用いて、航空機や人工衛星から得られる画像データにおける対象物の識別情報が得られる場合、又は、シミュレーションにより対象物の位置、形状及び種別が画像データ以外から得られる場合において、対象物に関する情報からラベルデータを得ることができる。前述のように識別情報が得られる場合、ラベルデータ生成装置１は、ラベルデータと画像とを組み合わせた多数の学習データの生成を容易にすることができる。生成された多数の学習データを用いることにより、ニューラルネットワークを様々な対象物のクラス分類に適用することが容易になる。ラベルデータ生成装置１を用いることにより、識別情報と画像とを用意すれば、人手を要することなくラベルデータが生成されるので、学習データの準備に要するユーザの負荷を軽減できる。また、後述するように、人手によるラベルデータの生成が困難な場合であっても、ラベルデータ生成装置１を用いることにより、識別情報に基づいてラベルデータを生成することができる。
【００１７】
なお、ラベルデータ生成装置１は、ラベルデータを、入力される画像又は画像識別子が示す画像のサイズと同じサイズのほか、画像のサイズよりも大きなサイズに拡大することにより、超解像システム等のための学習データを生成することができる。また、ラベルデータ生成装置１は、画像のサイズよりも小さなサイズにラベルデータを縮小することにより、画像圧縮システム等のための学習データを生成することができる。すなわち、ラベルデータ生成装置１は、画像において対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する位置に対象物のラベル値（ラベル）を配置したラベルデータであって、画像の縦及び横のサイズをｋ倍（ｋ＞０）したサイズを有するラベルデータを生成してもよい。
【００１８】
また、合成開口レーダにより得られる画像のように、電波反射の強度をグレースケールの濃淡や特定の色などで示した画像を学習データに用いる場合、人が対象物の種別を判定することは非常に難しい。また、電波反射が得られないシャドウ領域などにより画像から対象物の物理的な形状を人が認識することが困難な場合がある。このように、人手によるラベルデータの生成が困難であっても、地上での測定や事前のデータにより、画像に撮像されている対象物についての識別情報が得られる場合、ラベルデータ生成装置１は、画像に対するラベルデータを生成することができ、学習データを生成することができる。ラベルデータ生成装置１は、合成開口レーダにより得られる画像だけでなく、干渉合成開口レーダ（Interferometric SAR: InSAR）や、逆合成開口レーダ（Inverse Synthetic Aperture Rader: ISAR）、ソナーなどの、電波や音波、レーダ光や赤外光などの反射強度に基づいて生成された画像に対しても、同様に学習データを生成することができる。
【００１９】
［第２の実施形態］
合成開口レーダなどにより得られる画像では、センサを搭載した航空機や人工衛星と対象物との相対位置に応じて、画像において対象物が存在すると認識される領域が物理的な形状とは異なることがある。例えば、センサが対象物の天頂方向付近から対象物を撮像した場合に対象物が存在する領域が矩形形状として現れても、センサからの俯角が小さい位置で対象物を撮像した場合には、対象物が存在する領域が台形形状又は細長い矩形や線として現れることがある。第２の実施形態のラベルデータ生成装置は、前述の状況に対応するために、画像が得られた際の対象物とセンサとの相対位置から得られる座標変換情報に基づいてラベルデータを生成する。合成開口レーダなどを用いた撮像では、対象物とセンサとの相対位置を得られることが多い。
【００２０】
図５は、第２の実施形態におけるラベルデータ生成装置２の構成例を示すブロック図である。ラベルデータ生成装置２は、画像を一意に識別する画像識別子又は画像と、画像に撮像されている対象物に関する識別情報と、座標変換情報とを入力する。ラベルデータ生成装置２は、識別情報と座標変換情報とに基づいて識別情報における対象物のラベル形状を変形させる。ラベルデータ生成装置２は、変形により得られたラベル形状と識別情報とに基づいて、画像に撮像されている対象物に対するクラスの真値を含むラベルデータを生成し、入力した画像識別子又は画像と生成したラベルデータとを組み合わせた学習データを出力する。以下の説明においては、第１の実施形態と同様に、画像識別子と画像とのうち、画像がラベルデータ生成装置２に入力される場合について説明する。
【００２１】
ラベルデータ生成装置２は、ラベル記憶部１１とラベル配置部２２とを備える。ラベル配置部２２は、ラベルデータ生成装置２に入力される画像、識別情報及び座標変換情報を受け付ける。ラベル配置部２２は、識別情報が示す対象物の種別に対応する、ラベル値及びラベル形状を含むラベル情報をラベル記憶部１１から読み出す。ラベル配置部２２は、識別情報が示す対象物の位置と、読み出したラベル形状と、座標変換情報とに基づいて、対象物のラベル形状を変換する。
【００２２】
ここで、座標変換情報が、画像を撮像したセンサから見た対象物＃ｎの相対角度θｎである場合、センサのワールド座標系の方向ベクトルをｕ、対象物＃ｎの同方向ベクトルをｖｎとすると、
θｎ＝ａｒｃｃｏｓ（ｕ・ｖｎ／（｜ｕ｜｜ｖｎ｜））
で表される。ここで、ｕ・ｖｎは２つのベクトルｕとｖｎとの内積、｜・｜はベクトルの大きさを表す。なお、座標変換情報は、センサと対象物の相対角度に限定されず、ワールド座標系のセンサ及び対象物の位置・姿勢情報に基づいて、座標変換情報に変換することができる。
【００２３】
ラベル配置部２２は、座標変換情報である相対角度θｎに基づいて、ラベル形状を回転する。ラベル配置部２２は、対象物の位置及び回転したラベル形状に基づいて、画像において対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する位置に、読み出したラベル値を配置したラベルデータを生成する。識別情報が複数の対象物の位置及び種別を示す場合、ラベル配置部２２は、対象物それぞれの座標変換情報を取得し、各対象物の変換したラベル形状に基づいて各対象物のラベル値をラベルデータに配置する。
【００２４】
図６は、第２の実施形態におけるラベルデータの一例を示す図である。図６の上図に示す４つの画像は、合成開口レーダにより得られた画像である。各画像に撮像されている対象物の種別と角度は異なるが、人手により対象物の種別や対象物の前後方向を示すラベルを生成することは、熟練者をもってしても容易ではない。図６の中図に示す４つのラベルデータ１は、上図に示す４つの画像に対応するラベルデータをラベル画像として出力したものである。対応する４つの画像の識別情報における対象物の種別がそれぞれ「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」「Ｄ」と異なることから、異なるラベル値に対応した階調で対象物が表現されている。また、対象物のラベル形状として、物理的には存在しない切り欠きを設けたラベル形状を、予めラベル記憶部１１にラベル情報として登録しておくことにより、対象物の前後方向を表現している。このラベル形状は、ラベル配置部２２において座標変換情報の相対角度を用いて、回転する処理が行われ、識別情報における対象物の位置に、回転したラベル形状が配置されている。また、画像からでは得られない各対象物の前側と後側の区分についても、予めラベル記憶部１１に登録しておくラベル情報として、各対象物の前側と後側のラベル値を異なる値に変更することにより、図６の中図と同じ識別情報と座標変換情報を用いて、図６の下図に示す４つのラベルデータ２を生成することができる。対象物の種別はそれぞれ「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」「Ｄ」であるが、各対象物の前側と後側のラベル値が異なる値となっているため、対象物がそれぞれ２つの階調となり、全体では対象物が８階調で表現されている。
【００２５】
図７は、ラベルデータ生成装置２によるラベルデータ生成処理の動作を示すフローチャートである。第２の実施形態におけるラベルデータ生成処理は、第１の実施形態のラベルデータ生成処理のステップＳ１０３に代えて、ステップＳ２０３及びＳ２０４を有している。
【００２６】
ラベル配置部２２は、ステップＳ１０２において選択した対象物のラベル形状と、選択した対象物に対応する座標変換情報とを用いて、対象物のラベル形状を変換する（ステップＳ２０３）。ラベル配置部２２は、変換により得られた対象物のラベル形状に基づいて、ステップＳ１０２において取得したラベル値をラベルデータに配置し（ステップＳ２０４）、処理をステップＳ１０４へ進める。
【００２７】
ラベルデータ生成装置２を用いることにより、画像に撮像された対象物と画像を撮像したセンサとの相対位置に応じて、画像上に対象物が存在すると認識される（ユーザが認識する）領域が実際の対象物の形状とは異なる場合であっても、識別情報及び座標変換情報に基づいた変換を行うことにより、より正確なラベルデータを生成することができる。ラベルデータ生成装置２は、第１の実施形態のラベルデータ生成装置１と同様に、人手を要することなくラベルデータが生成されるので、学習データの準備に要するユーザの負荷を軽減できる。また、前述のように、人手によるラベルデータの生成が困難な場合であっても、ラベルデータ生成装置１を用いることにより、識別情報に基づいてラベルデータを生成することができる。
【００２８】
ラベルデータ生成装置２は、座標変換情報が入力されない場合には、第１の実施形態のラベルデータ生成装置１と同様に動作してもよい。すなわち、座標変換情報の有無に応じて、ラベルデータ生成装置２は、図４と図７とに示したラベルデータ生成処理を切り替えて実行してもよい。
【００２９】
以上の各実施形態において説明したラベルデータ生成装置を用いることにより、ピクセルごとにクラス分類を行うニューラルネットワークの学習を行う際に必要な学習データの生成を容易にすることができる。
【００３０】
各実施形態においては、ラベルデータ生成装置が画像を入力する場合について説明したが、画像に代えて画像識別子が入力された場合においても、画像識別子が示す画像の縦横方向のピクセル数を取得することにより、ラベルデータ生成装置は同様に動作する。ラベルデータ生成装置は、画像識別子ごとに画像の縦横方向のピクセル数を記憶する記憶部を備えてもよいし、画像識別子に対応する縦横方向のピクセル数を外部の装置から取得してもよい。
【００３１】
種別が異なる対象物に対して異なるラベル値を対応付ける場合について説明したが、種別が異なる対象物に対して同じラベル値を対応付けてもよい。例えば、ラベル形状が異なる対象物の種別に対して同じラベル値をラベルデータに配置してもよい。また、対象物の種別に対応するラベル値（数値）をラベルデータに配置する場合について説明したが、対象物の種別を区別できれば数値以外の情報（例えば、文字や記号など）のラベルをラベルデータに配置してもよい。
【００３２】
ラベル情報における対象物の形状が画像上における形状である場合を一例として説明したが、ラベル情報における対象物の形状は、撮像時の対象物の姿勢と対象物の３次元形状とを示す情報として与えられてもよい。対象物の形状が対象物の姿勢（３次元における対象の向き）及び３次元形状で与えられる場合、ラベル配置部は、対象物の姿勢で配置した３次元形状を平面上に射影することにより、画像上における対象物の形状を取得してもよい。
【００３３】
上記の実施形態におけるラベルデータ生成装置は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、ＣＰＵがプログラムを実行してもよい。ＣＰＵは、補助記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、ラベル記憶部及びラベル配置部として機能してもよい。なお、ラベルデータ生成装置の各機能のすべて又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置などの非一時的な記憶媒体である。プログラムは、電気通信回線を介して送信されてもよい。
【００３４】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、対象物の形状を前記対象物の種別ごとに記憶するラベル記憶部と、画像において撮像された対象物の位置及び種別を示す識別情報と、ラベル記憶部に記憶されている対象物の種別ごとの形状とに基づいて、画像において対象物が存在する領域を構成するピクセルに対応する位置に対象物のラベルを配置したラベルデータであって画像のサイズをｋ倍（ｋ＞０）したサイズを有するラベルデータを生成するラベル配置部を持つことにより、学習データの生成を容易にすることができる。
【００３５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００３６】
１，２…ラベルデータ生成装置、１１…ラベル記憶部、１２，２２…ラベル配置部
【図１】
2019125207.tif 000003
【図２】
2019125207.tif 000004
【図３】
2019125207.tif 000005
【図４】
2019125207.tif 000006
【図５】
2019125207.tif 000007
【図６】
2019125207.tif 000008
【図７】
2019125207.tif 000009