(57)【要約】【課題】ニューラルネットワークを用いて、画像に関する複数のタスクを相対的に効率的に行うことが可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置（１）は、画像に関する第１入力データに基づいて、画像の特徴量（Ｃ）の抽出に関する第１処理を行う第１ニューラルネットワーク（１１）と、第１ニューラルネットワークの出力に基づいて、画像に写り込んでいる物体の検出に関する第２処理を行う第２ニューラルネットワーク（１２）と、第１ニューラルネットワークの出力に基づいて、画像に写り込んでいる空間内の特定領域の検出に関する第３処理を行う第３ニューラルネットワーク（１３）と、第１ニューラルネットワークの出力に基づいて、画像のシーンの種別の識別に関する第４処理を行う第４ニューラルネットワーク（１４）とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に関する第１入力データが入力され、且つ、前記第１入力データに基づいて、前記画像の特徴量の抽出に関する第１処理を行うことで前記第１処理の結果を出力する第１ニューラルネットワークと、
前記第１ニューラルネットワークの出力が第２入力データとして入力され、且つ、前記第２入力データに基づいて、前記画像に写り込んでいる物体の検出に関する第２処理を行って前記第２処理の結果を出力する第２ニューラルネットワークと、
前記第１ニューラルネットワークの出力が第３入力データとして入力され、且つ、前記第３入力データに基づいて、前記画像に写り込んでいる空間内の特定領域の検出に関する第３処理を行って前記第３処理の結果を出力する第３ニューラルネットワークと、
前記第１ニューラルネットワークの出力が第４入力データとして入力され、且つ、前記第４入力データに基づいて、前記画像のシーンの種別の識別に関する第４処理を行って前記第４処理の結果を出力する第４ニューラルネットワークと
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、ニューラルネットワークを用いて、画像に関する複数のタスクを行う画像処理装置の技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
このような画像処理装置の一例として、特許文献１には、ニューラルネットワークを用いて、画像に写り込んでいる物体がどのような物体であるかを識別するためのタスクを行う画像処理装置が開示されている。更に、特許文献２には、画像処理装置ではないものの、ニューラルネットワークを用いて、入力される音声がどのような言語の音声であるかを識別するためのタスクを行う識別装置が開示されている。更に、特許文献３には、ニューラルネットワークを用いて、画像に写り込んでいる物体のカテゴリを識別するためのタスクを行う画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０８４３２０号公報
【特許文献２】特開２０１４−２２９１２４号公報
【特許文献３】特開２０１６−０３３８０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した特許文献１に記載された画像処理装置は、画像に写り込んでいる物体がどのような物体であるかを識別するという単一のタスクを行っている。同様に、上述した特許文献３に記載された画像処理装置は、画像に写り込んでいる物体のカテゴリを識別するという単一のタスクを行っている。一方で、本願発明者等は、目的が異なる複数のタスク（例えば、画像に写り込んでいる物体を検出するタスク、画像に写り込んでいる特定領域を検出するタスク及び画像に写り込んでいるシーンの種別を識別するタスク等）を単一の画像処理装置に行わせることを検討している。
【０００５】
このような画像処理装置の一例として、画像の特徴量を抽出する抽出器及び抽出された特徴量に基づいて画像をクラス分類する分類器を含むニューラルネットワークを、目的が異なる複数のタスクの数だけ（つまり、タスク別に）複数備える画像処理装置が想定される。しかしながら、この画像処理装置では、画像の特徴量の抽出に関する処理及び画像のクラス分類に関する処理がタスクの数だけ行われるため、画像処理装置の演算負荷が相対的に大きくなってしまう。
【０００６】
一方で、複数のタスクを夫々行う複数のニューラルネットワークに入力される画像が同じであることから、複数のタスクを効率的に行うための改善策の検討の余地があると推定される。しかしながら、特許文献１から３では、複数のタスクを効率的に行うための手段の検討が何らなされていない。
【０００７】
本発明が解決しようとする課題には上記のようなものが一例としてあげられる。本発明は、ニューラルネットワークを用いて、画像に関する複数のタスクを相対的に効率的に行うことが可能な画像処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像処理装置の一の態様は、画像に関する第１入力データが入力され、且つ、前記第１入力データに基づいて、前記画像の特徴量の抽出に関する第１処理を行うことで前記第１処理の結果を出力する第１ニューラルネットワークと、前記第１ニューラルネットワークの出力が第２入力データとして入力され、且つ、前記第２入力データに基づいて、前記画像に写り込んでいる物体の検出に関する第２処理を行って前記第２処理の結果を出力する第２ニューラルネットワークと、前記第１ニューラルネットワークの出力が第３入力データとして入力され、且つ、前記第３入力データに基づいて、前記画像に写り込んでいる空間内の特定領域の検出に関する第３処理を行って前記第３処理の結果を出力する第３ニューラルネットワークと、前記第１ニューラルネットワークの出力が第４入力データとして入力され、且つ、前記第４入力データに基づいて、前記画像のシーンの種別の識別に関する第４処理を行って前記第４処理の結果を出力する第４ニューラルネットワークとを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態の画像処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】図３は、比較例の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、比較例の画像処理装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、画像処理装置の実施形態について説明する。
【００１１】
（１）画像処理装置１の構成
はじめに、図１を参照しながら、本実施形態の画像処理装置１の構成について説明する。図１は、本実施形態の画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
【００１２】
画像処理装置１は、車両２に搭載されたカメラ２１が撮像した画像を対象とする複数のタスクを行う。本実施形態では、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクを複数のタスクとして行う画像処理装置１について説明する。物体検出タスクは、画像に写り込んでいる物体（例えば、車両、歩行者、障害物、信号機及び道路標識等の少なくとも一つ）を検出するためのタスクである。領域検出タスクは、画像に写り込んでいる空間（つまり、カメラ２１の撮像範囲と重なる空間）内の特定領域（例えば、駐車場に相当する領域及び白線が描画されている領域の少なくとも一つ）を検出するためのタスクである。シーン識別タスクは、画像のシーンを識別する（例えば、画像が、昼に相当するシーンを示しているか否か、夜に相当するシーンを示しているか否か、車両２が一般道路を走行するシーンを示しているか否か、及び、車両２が高速道路を走行するシーンを示しているか否か等の少なくとも一つを識別する）ためのタスクである。
【００１３】
物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクを行うために、画像処理装置１は、図１に示すように、後述する付記における「第１ニューラルネットワーク」の一具体例であるニューラルネットワーク１１と、後述する付記における「第２ニューラルネットワーク」の一具体例であるニューラルネットワーク１２と、後述する付記における「第３ニューラルネットワーク」の一具体例であるニューラルネットワーク１３と、後述する付記における「第４ニューラルネットワーク」の一具体例であるニューラルネットワーク１４とを備える。尚、画像処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）及びＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の少なくとも一つを含む処理装置であり、上述したニューラルネットワーク１１から１４の夫々は、処理装置上でソフトウェアが実行されることで当該処理装置上において論理的に実現される処理ブロックに相当する。
【００１４】
ニューラルネットワーク１１には、車両２に搭載されたカメラ２１が撮像した画像を示す画像データが入力される。尚、画像データは、後述する付記における「第１入力データ」の一具体例である。ニューラルネットワーク１１は、画像データに基づいて、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクに共通して行われる共通処理を行う。共通処理は、ニューラルネットワーク１２から１４の前段で行われる処理である。尚、共通処理は、後述する付記における「第１処理」の一具体例である。具体的には、ニューラルネットワーク１１は、共通処理として、画像データの特徴を示す特徴量Ｃを抽出する特徴抽出処理を行う。特徴抽出処理を行うために、ニューラルネットワーク１１は、例えば、少なくとも一つの特徴抽出器を備えていてもよい。特徴抽出器は、特徴量Ｃを抽出するための既存のアルゴリズムを用いて、特徴量Ｃを算出する。例えば、特徴抽出器は、各特徴抽出器に入力される入力データ（つまり、画像データ又は他の特徴抽出器が算出した特徴量Ｃ）に畳み込み処理を行うことで特徴量Ｃを算出してもよい。つまり、共通ニューラルネットワーク１１は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）であってもよい。
【００１５】
ニューラルネットワーク１２は、ニューラルネットワーク１１が抽出した特徴量Ｃに基づいて、物体検出タスクに特有の物体検出処理を行う。尚、ニューラルネットワーク１１からニューラルネットワーク１２に出力される特徴量Ｃは、後述する付記における「第２入力データ」の一具体例であり、物体検出処理は、後述する付記における「第２処理」の一具体例である。具体的には、ニューラルネットワーク１２は、例えば、物体検出処理として、画像に写り込んでいる物体が複数種類の物体の夫々である確率を算出する第１分類処理を行う。第１分類処理を行うために、ニューラルネットワーク１２は、第１分類器を備えていてもよい。第１分類器には、特徴量Ｃが、入力データとして入力される。第１分類器は、特徴量Ｃに基づいて、画像に写り込んでいる物体が複数種類の物体の夫々である確率を算出する。例えば、第１分類器は、物体が「車両」である確率、物体が「歩行者」である確率、物体が障害物（例えば、落下物等）である確率、物体が「灯色が所定色となっている信号機」である確率、及び、物体が「特定の位置を有する道路標識」であるである確率等を算出してもよい。第１分類器は、特徴量Ｃに基づいて確率を算出するための既存のアルゴリズム（例えば、全結合層と出力層とを用いて確率を算出する既存のアルゴリズム）を用いて、確率を算出してもよい。その結果、ニューラルネットワーク１２は、画像に複数種類の物体のうち算出された確率が第１所定値よりも高い少なくとも一つの物体が写り込んでいると判定することができる。
【００１６】
ニューラルネットワーク１３は、ニューラルネットワーク１１が抽出した特徴量Ｃに基づいて、領域検出タスクに特有の領域検出処理を行う。尚、ニューラルネットワーク１１からニューラルネットワーク１３に出力される特徴量Ｃは、後述する付記における「第３入力データ」の一具体例であり、領域検出処理は、後述する付記における「第３処理」の一具体例である。具体的には、ニューラルネットワーク１３は、領域検出処理として、画像に写り込んでいる空間に複数種類の特定領域の夫々が存在する確率（つまり、画像に、複数種類の特定領域が写り込んでいる確率）を算出する第２分類処理を行う。第２分類処理を行うために、ニューラルネットワーク１３は、第２分類器を備えていてもよい。第２分類器には、特徴量Ｃが、入力データとして入力される。第２分類器は、特徴量Ｃに基づいて、画像に写り込んでいる空間に複数種類の特定領域の夫々が存在する確率を算出する。例えば、第２分類器は、画像に写り込んでいる空間に、駐車場に相当する領域が存在する確率、及び、白線が描画されている領域が存在する確率等を算出してもよい。第２分類器は、特徴量Ｃに基づいて確率を算出するための既存のアルゴリズム（例えば、全結合層と出力層とを用いて確率を算出する既存のアルゴリズム）を用いて、確率を算出してもよい。その結果、ニューラルネットワーク１３は、画像に写り込んでいる空間に、複数種類の特定領域のうち算出された確率が第２所定値よりも高い少なくとも一つの特定領域が存在すると判定することができる。
【００１７】
ニューラルネットワーク１４は、ニューラルネットワーク１１が抽出した特徴量Ｃに基づいて、シーン識別タスクに特有のシーン識別処理を行う。尚、ニューラルネットワーク１１からニューラルネットワーク１４に出力される特徴量Ｃは、後述する付記における「第４入力データ」の一具体例であり、シーン識別処理は、後述する付記における「第４処理」の一具体例である。具体的には、ニューラルネットワーク１４は、シーン識別処理として、画像が複数種類のシーンの夫々を示している確率を算出する第３分類処理を行う。第３分類処理を行うために、ニューラルネットワーク１４は、第３分類器を備えていてもよい。第３分類器には、特徴量Ｃが、入力データとして入力される。第３分類器は、特徴量Ｃに基づいて、画像が複数種類のシーンの夫々を示している確率を算出する。例えば、第３分類器は、画像が昼に相当するシーンを示している確率、画像が夜に相当するシーンを示している確率、画像が車両２が一般道路を走行するシーンを示している確率、及び、画像が車両２が高速道路を走行するシーンを示している確率等を算出してもよい。第３分類器は、特徴量Ｃに基づいて確率を算出するための既存のアルゴリズム（例えば、全結合層と出力層とを用いて確率を算出する既存のアルゴリズム）を用いて、確率を算出してもよい。その結果、ニューラルネットワーク１４は、画像が、複数種類のシーンのうち算出された確率が第３所定値よりも高い少なくとも一つのシーンを示していると判定することができる。
【００１８】
（２）画像処理装置１の動作
続いて、図２を参照しながら、本実施形態の画像処理装置１の動作の流れについて説明する。図２は、本実施形態の画像処理装置１の動作の流れを示すフローチャートである。
【００１９】
図２に示すように、まず、車両２に搭載されたカメラ２１から画像処理装置１に対して画像データが入力される。その後、画像処理装置１に入力された画像データは、ニューラルネットワーク１１に入力される（ステップＳ１１０）。その後、ニューラルネットワーク１１は、特徴量Ｃを抽出するための特徴抽出処理を行う（ステップＳ１１１）。
【００２０】
その後、ニューラルネットワーク１２は、ステップＳ１１１で抽出された特徴量Ｃに基づいて、物体検出処理を行う（ステップＳ１２２）。更に、ニューラルネットワーク１３は、ステップＳ１１１で抽出された特徴量Ｃに基づいて、領域検出処理を行う（ステップＳ１３２）。ニューラルネットワーク１４は、ステップＳ１１１で抽出された特徴量Ｃに基づいて、シーン識別処理を行う（ステップＳ１４２）。
【００２１】
その後、物体検出処理、領域検出処理及びシーン識別処理の実行結果が、画像処理装置１からメモリ等に出力されると共に、メモリに格納される（ステップＳ１５０）。
【００２２】
（３）技術的効果
以上説明した画像処理装置１によれば、特徴量Ｃを抽出する特徴抽出処理が、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクに共通する共通処理として行われる。このため、画像処理装置１は、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクを相対的に効率的に行うことができる。以下、その技術的理由について、画像データの特徴量Ｃを抽出するための特徴抽出処理をタスクの数に合わせて複数回行う必要がある比較例の画像処理装置１ａの構成及び動作と対比しながら説明する。
【００２３】
図３は、比較例の画像処理装置１ａの構成を示すブロック図である。図３に示すように、比較例の画像処理装置１ａは、本実施形態の画像処理装置１と比較して、ニューラルネットワーク１１に代えて、ニューラルネットワーク１１−１ａと、ニューラルネットワーク１１−２ａと、ニューラルネットワーク１１−３ａとを備えているという点において異なる。画像処理装置１ａのその他の構成は、画像処理装置１のその他の構成と同一であってもよい。
【００２４】
ニューラルネットワーク１１−１ａ、ニューラルネットワーク１１−２ａ及びニューラルネットワーク１１−３ａの夫々は、ニューラルネットワーク１１と同様に、画像データの特徴量Ｃを抽出するための特徴抽出処理を行う。但し、比較例では、ニューラルネットワーク１１−１ａは、物体検出タスクに固有の特徴抽出処理を行い、ニューラルネットワーク１１−２ａは、領域検出タスクに固有の特徴抽出処理を行い、ニューラルネットワーク１１−３ａは、シーン識別タスクに固有の特徴抽出処理を行う。つまり、ニューラルネットワーク１１−１ａ、ニューラルネットワーク１１−２ａ及びニューラルネットワーク１１−３ａの夫々は、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクに共通して行われる共通処理を行わない。このため、比較例では、ニューラルネットワーク１１−１ａは、物体検出タスク用の特徴量Ｃ１を抽出し、ニューラルネットワーク１１−２ａは、領域検出タスク用の特徴量Ｃ２を抽出し、ニューラルネットワーク１１−３ａは、シーン識別タスク用の特徴量Ｃ３を抽出する。更に、比較例では、ニューラルネットワーク１２は、特徴量Ｃ１に基づいて物体検出処理を行い、ニューラルネットワーク１３は、特徴量Ｃ２に基づいて領域検出処理を行い、ニューラルネットワーク１４は、特徴量Ｃ３に基づいてシーン識別処理を行う。
【００２５】
このような比較例の画像処理装置１ａの動作の流れは、図４に示される。図４に示すように、まず、車両２に搭載されたカメラ２１から画像処理装置１ａに対して画像データが入力される。
【００２６】
その後、画像処理装置１ａに入力された画像データは、ニューラルネットワーク１１−１ａに入力される（ステップＳ１２０ａ）。その後、ニューラルネットワーク１１−１ａは、特徴量Ｃ１を抽出するための特徴抽出処理を行う（ステップＳ１２１ａ）。その後、ニューラルネットワーク１２は、ステップＳ１２１ａで抽出された特徴量Ｃ１に基づいて、物体検出処理を行う（ステップＳ１２２ａ）。その後、物体検出処理の実行結果が、画像処理装置１ａからメモリ等に出力されると共に、メモリに格納される（ステップＳ１２３ａ）。
【００２７】
更に、画像処理装置１ａに入力された画像データは、ニューラルネットワーク１１−２ａにも入力される（ステップＳ１３０ａ）。その後、ニューラルネットワーク１１−２ａは、特徴量Ｃ２を抽出するための特徴抽出処理を行う（ステップＳ１３１ａ）。その後、ニューラルネットワーク１３は、ステップＳ１３１ａで抽出された特徴量Ｃ２に基づいて、領域検出処理を行う（ステップＳ１３２ａ）。その後、領域検出処理の実行結果が、画像処理装置１ａからメモリ等に出力されると共に、メモリに格納される（ステップＳ１３３ａ）。
【００２８】
更に、画像処理装置１ａに入力された画像データは、ニューラルネットワーク１１−３ａにも入力される（ステップＳ１４０ａ）。その後、ニューラルネットワーク１１−３ａは、特徴量Ｃ３を抽出するための特徴抽出処理を行う（ステップＳ１４１ａ）。その後、ニューラルネットワーク１４は、ステップＳ１４１ａで抽出された特徴量Ｃ３に基づいて、シーン識別処理を行う（ステップＳ１４２ａ）。その後、シーン識別処理の実行結果が、画像処理装置１ａからメモリ等に出力されると共に、メモリに格納される（ステップＳ１４３ａ）。
【００２９】
このように比較例の画像処理装置１ａは、画像データの特徴量Ｃを抽出するための特徴抽出処理を、タスクの数に合わせて複数回行う必要がある。このため、特徴抽出処理を複数回行う分だけ、画像処理装置１ａの演算負荷が高くなる。一方で、本実施形態では、特徴抽出処理の対象となる画像データが複数のタスクの間で同じであることに着目し、画像データの特徴を示す特徴量Ｃを抽出する特徴抽出処理が、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクに共通する共通処理として行われる。このため、画像処理装置１は、比較例の画像処理装置１ａと比較して、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクを相対的に効率的に行うことができる。言い換えれば、画像処理装置１の演算負荷は、比較例の画像処理装置１ａと比較して、特徴抽出処理をタスクの数に応じて複数回行わなくてもよい分だけ小さくなる。
【００３０】
（４）変形例
上述した説明では、画像処理装置１には、車両２に搭載されたカメラ２１が撮像した画像を示す画像データが入力されてもよい。しかしながら、画像処理装置１には、任意の画像を示す画像データが入力されてもよい。
【００３１】
上述した説明では、画像処理装置１は、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクを行っている。しかしながら、画像処理装置１は、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスクとは異なる他のタスクを行ってもよい。この場合においても、画像処理装置１は、他のタスクを含む複数のタスクに共通する特徴抽出処理を行う限りは、複数のタスクを相対的に効率的に行うことができる。
【００３２】
上述した説明では、画像処理装置１は、３つのタスクを行っている。しかしながら、画像処理装置１は、２つ又は４つ以上のタスクを行ってもよい。この場合においても、画像処理装置１は、２つ又は４つ以上のタスクに共通する特徴抽出処理を行う限りは、２つ又は４つ以上のタスクを相対的に効率的に行うことができる。
【００３３】
上述した説明では、画像処理装置１は、画像データを対象とする複数のタスク（つまり、物体検出タスク、領域検出タスク及びシーン識別タスク）を行っている。しかしながら、画像処理装置１は、任意の入力データを対象とする複数のタスク（例えば、任意の入力データを、夫々異なる目的で複数のクラスのいずれかに分類するタスク）を行ってもよい。この場合においても、画像処理装置１は、複数のタスクに共通する特徴抽出処理（つまり、入力データの特徴量を抽出する処理）を行う限りは、複数のタスクを相対的に効率的に行うことができる。
【００３４】
（５）付記
以上説明した実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
【００３５】
（５−１）付記１
付記１に記載された画像処理装置は、画像に関する第１入力データが入力され、且つ、前記第１入力データに基づいて、前記画像の特徴量の抽出に関する第１処理を行うことで前記第１処理の結果を出力する第１ニューラルネットワークと、前記第１ニューラルネットワークの出力が第２入力データとして入力され、且つ、前記第２入力データに基づいて、前記画像に写り込んでいる物体の検出に関する第２処理を行って前記第２処理の結果を出力する第２ニューラルネットワークと、前記第１ニューラルネットワークの出力が第３入力データとして入力され、且つ、前記第３入力データに基づいて、前記画像に写り込んでいる空間内の特定領域の検出に関する第３処理を行って前記第３処理の結果を出力する第３ニューラルネットワークと、前記第１ニューラルネットワークの出力が第４入力データとして入力され、且つ、前記第４入力データに基づいて、前記画像のシーンの種別の識別に関する第４処理を行って前記第４処理の結果を出力する第４ニューラルネットワークとを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００３６】
付記１に記載された画像処理装置によれば、画像に写り込んでいる物体の検出に関する第１のタスクと、画像に写り込んでいる空間内の特定領域の検出に関する第２のタスクと、画像のシーンの種別の識別に関する第３のタスクとが行われる。特に、付記１に記載された画像処理装置によれば、画像の特徴量の抽出に関する第１処理が、第１のタスクから第３のタスクに共通する処理として行われる。つまり、付記１に記載された画像処理装置は、画像の特徴量の抽出に関する第１処理を、タスクの数に合わせて複数回行わなくてもよくなる。このため、付記１に記載された画像処理装置は、画像の特徴量の抽出に関する第１処理をタスクの数に合わせて複数回行う必要がある比較例の画像処理装置と比較して、複数のタスクを相対的に効率的に行うことができる。
【００３７】
（５−２）付記２
付記２に記載された画像処理装置は、第１入力データが入力され、且つ、前記第１入力データに基づいて、前記第１入力データの特徴量の抽出に関する第１処理を行うことで前記第１処理の結果を出力する第１ニューラルネットワークと、前記第１ニューラルネットワークの出力が第２入力データとして入力され、且つ、前記第２入力データに基づいて、前記第１入力データを対象とする第１のタスクに関する第２処理を行って前記第２処理の結果を出力する第２ニューラルネットワークと、前記第１ニューラルネットワークの出力が第３入力データとして入力され、且つ、前記第３入力データに基づいて、前記第１のタスクとは異なり且つ前記第１入力データを対象とする第２のタスクに関する前記第３処理の結果を出力する第３ニューラルネットワークとを備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００３８】
付記２に記載された画像処理装置によれば、第１のタスクから第２のタスクが行われる。特に、付記２に記載された画像処理装置によれば、第１入力データの特徴量の抽出に関する第１処理が、第１のタスクから第２のタスクに共通する処理として行われる。つまり、付記２に記載された画像処理装置は、第１入力データの特徴量の抽出に関する第１処理を、タスクの数に合わせて複数回行わなくてもよくなる。このため、付記２に記載された画像処理装置は、第１入力データの特徴量の抽出に関する第１処理をタスクの数に合わせて複数回行う必要がある比較例の画像処理装置と比較して、複数のタスクを相対的に効率的に行うことができる。
【００３９】
本発明は、上述した実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う画像処理装置もまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００４０】
１  画像処理装置
１１、１２、１３、１４  ニューラルネットワーク
２  車両
２１  カメラ
Ｃ  特徴量
【図１】
2019191682.tif 000003
【図２】
2019191682.tif 000004
【図３】
2019191682.tif 000005
【図４】
2019191682.tif 000006