【事件の表示】
　特許第６２７６９０１号発明「画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム」の特許異議申立事件について、次のとおり決定する。
【結　論】
　特許第６２７６９０１号の特許請求の範囲を訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項〔１〜４、７、８〕、５、６について訂正することを認める。
　特許第６２７６９０１号の請求項３、４、５、７、８に係る特許を維持する。
　特許第６２７６９０１号の請求項１、２、６に係る特許についての特許異議の申立てを却下する。　
【理　由】
第１　手続の経緯
　特許第６２７６９０１号（以下、「本件特許」という。）の請求項１〜６に係る特許についての出願は、２０１７年５月２６日を国際出願日とする出願であって、平成３０年１月１９日付けでその特許権の設定登録（特許公報発行日　平成３０年２月７日）がされた。 
　これに対して、平成３０年８月６日に特許異議申立人丸山美穂より請求項１〜６に対して特許異議の申立てがされたものであり、その後の手続の経緯は以下のとおりである。
平成３０年１１月２６日　取消理由通知
平成３１年　１月２４日　意見書提出及び訂正請求（特許権者）
平成３１年　３月１９日　意見書提出（特許異議申立人）
令和　１年　６月１４日　取消理由通知（決定の予告）
令和　１年　８月　７日　意見書提出及び訂正請求（特許権者）
令和　１年　９月２６日　意見書提出（特許異議申立人）
令和　１年１１月２９日　審尋（特許権者に対して）
令和　１年１２月２０日　回答書（特許権者）
第２　訂正の適否
　１　訂正請求の趣旨
　令和１年８月７日の訂正請求（以下、「本件訂正請求」という。）により、特許権者が請求する訂正の趣旨は、特許第６２７６９０１号の特許請求の範囲を、本訂正請求書に添付した訂正特許請求の範囲のとおり、訂正後の請求項１〜８について訂正することを求めるものである。
　２　訂正事項
　本件訂正請求による訂正の内容は、以下のとおりである。
　また、下線は訂正箇所である。
（１）請求項１〜４に係る訂正
　ア　訂正事項１
　特許請求の範囲の請求項１を削除する。
　イ　訂正事項２
　特許請求の範囲の請求項２を削除する。
　ウ　訂正事項３
　特許請求の範囲の請求項３に
「前記プロセッサが前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行する、
請求項２に記載の画像処理装置。」
とあるのを、
「
プロセッサを備える画像処理装置であって、
　
前記プロセッサが、
　　
入力画像を取得するステップと、
　　
第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
　
前記第１の処理ブロックが、
　　
前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　　
前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
  
前記第２の処理ブロックが、
　　
前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　　
前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　　
前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　前記プロセッサが
、
することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し
　
前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理装置。」
に訂正する。
　エ　訂正事項４
　特許請求の範囲の請求項４に
「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置。」
とあるうち、請求項１を引用するものについて、
「
プロセッサを備える画像処理装置であって、
　
前記プロセッサが、
　　
入力画像を取得するステップと、
　　
前記入力画像を畳み込み層により処理することで特徴残差を算出するステップと、
　　
前記入力画像に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　　
前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用することで出力特徴を生成するステップと、
　　
前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行し、
　前記プロセッサが、前記出力特徴に対して
畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である
、
し、
　
前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理装置。」
に訂正する。
　オ　訂正事項５
　特許請求の範囲の請求項４に
「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置。」
とあるうち、請求項２を引用するものについて、
「
プロセッサを備える画像処理装置であって、
　
前記プロセッサが、
　　
入力画像を取得するステップと、
　　
第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて前記画像残差を生成するステップと
を実行し、
　
前記第１の処理ブロックが、
　　
前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　　
前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
  
前記第２の処理ブロックが、
　　
前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　　
前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　　
前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記プロセッサが、前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し、
　
前記画像残差が前記入力画像に適用される（Ｓ３５）ことで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理装置。
に訂正し、新たに請求項７とする。
　カ　訂正事項６
　特許請求の範囲の請求項４に
「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理装置。」
とあるうち、請求項３を引用するものについて、
「
プロセッサを備える画像処理装置であって、
　
前記プロセッサが、
　　
入力画像を取得するステップと、
　　
第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
　
前記第１の処理ブロックが、
　　
前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　　
前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
  
前記第２の処理ブロックが、
　　
前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　　
前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　　
前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記プロセッサが、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し、
　
前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理装置。
に訂正し、新たに請求項８とする。
（２）請求項５に係る訂正
　ア　訂正事項７
　特許請求の範囲の請求項５に
「プロセッサを備える画像処理装置により実行される画像処理方法であって、
　入力画像を取得するステップと、
　前記入力画像を畳み込み層により処理することで特徴残差を算出するステップと、
　前記入力画像に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用することで出力特徴を生成するステップと、
　前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を含み、
　前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理方法。」
とあるのを、
「プロセッサを備える画像処理装置により実行される画像処理方法であって、
　入力画像を取得するステップと、
　
第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて
し、該
を含み、
　
前記第１の処理ブロックが、
　　
前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　　
前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記第２の処理ブロックが、
　　
前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　　
前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　　
前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記画像残差を生成するステップでは、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し、
　前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理方法。」
に訂正する。
（３）請求項６に係る訂正
　ア　訂正事項８
　特許請求の範囲の請求項６を削除する。
　３　訂正の適否の判断
（１）請求項１〜４に係る訂正
　ア　一群の請求項について
　訂正事項１〜６に係る訂正前の請求項１〜４について、請求項２〜４は、請求項１を直接的又は間接的に引用しているものであって、訂正事項１によって記載が訂正される請求項１に連動して訂正されるものである。
　したがって、訂正前の請求項１〜４に対応する訂正後の請求項１〜４、７、８は、特許法第１２０条の５第４項に規定する一群の請求項である。
　イ　訂正の目的
（ア）訂正事項１
　訂正事項１は、請求項１を削除するものであるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に規定する特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
（イ）訂正事項２
　訂正事項２は、請求項２を削除するものであるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に規定する特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
（ウ）訂正事項３
　訂正事項３は、訂正前の請求項３が請求項２を引用する記載であったものを、請求項間の引用関係を解消し、独立形式請求項へ改めるための訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第４号に規定する請求項間の引用関係の解消を目的とするものである。
　また、訂正前の請求項の記載において、訂正前の請求項１の各ステップが、訂正前の請求項２の第２の処理ブロックに関する各ステップに対応するところ、独立形式請求項へ改めるための訂正を行ったことに伴い、記載を整理することにより、記載を明瞭にした訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。
　さらに、訂正前の請求項３の「前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行し、・・・前記プロセッサが、第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用いて前記画像残差を生成し、・・・前記プロセッサが前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行する」ことを、「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、・・・画像残差を生成するステップとを実行し、・・・前記プロセッサが、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成」することに限定するための訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に規定する特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
（エ）訂正事項４
　訂正事項４は、訂正前の請求項４が請求項１ないし３のいずれかを引用する記載であったものを、請求項２または３を引用しないものとした上で、請求項１を引用するものについて請求項間の引用関係を解消し、独立形式請求項へ改めるための訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第４号に規定する請求項間の引用関係の解消を目的とするものである。
　また、「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し」との記載により、訂正前の請求項４の「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」ことを明瞭にするものであるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。
（オ）訂正事項５
　訂正事項５は、訂正前の請求項４が請求項１ないし３のいずれかを引用する記載であったものを、請求項１または３を引用しないものとした上で、請求項２を引用するものについて請求項間の引用関係を解消し、独立形式請求項へ改めるための訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第４号に規定する請求項間の引用関係の解消を目的とするものである。
　また、訂正前の請求項の記載において、訂正前の請求項１の各ステップが、訂正前の請求項２の第２の処理ブロックに関する各ステップに対応するところ、独立形式請求項へ改めるための訂正を行ったことに伴い、記載を整理することにより、記載を明瞭にした訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。
　さらに、「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し」との記載により、訂正前の請求項４の「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」ことを明瞭にするものであるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。
（カ）訂正事項６
　訂正事項６は、訂正前の請求項４が請求項１ないし３のいずれかを引用する記載であったものを、請求項１または２を引用しないものとした上で、請求項３を引用するものについて請求項間の引用関係を解消し、独立形式請求項へ改めるための訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第４号に規定する請求項間の引用関係の解消を目的とするものである。
　また、訂正前の請求項の記載において、訂正前の請求項１の各ステップが、訂正前の請求項２の第２の処理ブロックに関する各ステップに対応するところ、独立形式請求項へ改めるための訂正を行ったことに伴い、記載を整理することにより、記載を明瞭にした訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。
　さらに、訂正前の請求項３を引用する請求項４の「前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行し、・・・前記プロセッサが、第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用いて前記画像残差を生成し、・・・前記プロセッサが前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行し、前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」を、「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、・・・画像残差を生成するステップとを実行し、・・・前記プロセッサが、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し」に限定するための訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に規定する特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
　加えて、「前記プロセッサが、・・・該第２の出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し」との記載により、訂正前の請求項４の「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」ことを明瞭にするものであるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第３号に規定する明瞭でない記載の釈明を目的とするものである。
　ウ　願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であること
（ア）訂正事項１
　訂正事項１は、請求項１を削除するというものであるから、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。
（イ）訂正事項２
　訂正事項２は、請求項２を削除するというものであるから、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。
（ウ）訂正事項３
　明細書の段落００４７の「図６は、残差算出部１４が第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する例を示す。この例では、１，３，５番目の処理ブロックが第１の処理ブロックであり、２，４番目の処理ブロックが第２の処理ブロックである。しかし、処理ブロックの実行順序はこれに限定されない。例えば、１，３，５番目の処理ブロックが第２の処理ブロックであり、２，４番目の処理ブロックが第１の処理ブロックであってもよい。いずれにしても、２種類の処理ブロックを交互に実行することで、計算時間を抑えつつ高精度な超解像を実現することができる。」、
段落００６８の「第１および第２の処理ブロックの実行順序については下記の７パターンを設定した。「０」は第１の処理ブロックを示し、「１」は第２の処理ブロックを示し、数字の並びは処理の流れを示す。（中略）また、パターン５，６はいずれも、第１の処理ブロックと第２処理ブロックとが交互に実行されることを示す。
（中略）
・パターン５：０１０１０
・パターン６：１０１０１」
の記載から、訂正事項３は、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。
（エ）訂正事項４
　明細書の段落００５０の「いずれにしても、残差算出部１４は少なくとも一つの第２の処理ブロックを含む一以上の処理ブロックを実行することで出力特徴を得る。続いて、残差算出部１４はその出力特徴に対して畳み込みを実行することで、特徴マップの次元を入力画像に合わせるように修正する（ステップＳ３３）。例えば、残差算出部１４は、サイズが３×３である単一のフィルタを用いた畳み込みを実行する。」、
段落００５１の「この特徴スケーリングは、入力画像の全画素に対応する特徴マップの全要素に共通の係数λを乗ずる処理である。」の記載から、訂正事項４は、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。
（オ）訂正事項５
　上記（エ）と同様に、明細書の段落００５０、００５１の記載から、訂正事項５は、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。　
（カ）訂正事項６
　上記（ウ）及び（エ）と同様に、明細書の段落００４７、００５０、００５１、００６８の記載から、訂正事項６は、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。
　エ　実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正ではないこと
（ア）訂正事項１
　訂正事項１は、請求項１を削除するというものであるから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正でなく、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
（イ）訂正事項２
　訂正事項２は、請求項２を削除するというものであるから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正でなく、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
（ウ）訂正事項３
　訂正事項３は、独立形式請求項へ改めるための訂正を行い、また、記載を整理することにより、記載を明瞭にし、さらに、「前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行し、・・・前記プロセッサが、第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用いて前記画像残差を生成し、・・・前記プロセッサが前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行する」ことを減縮する訂正であり、発明のカテゴリーや発明の対象、目的を変更するものではないから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正でなく、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
（エ）訂正事項４
　訂正事項４は、独立形式請求項へ改めるための訂正を行い、また、訂正前の請求項４の「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」ことを明瞭にするものであり、発明のカテゴリーや発明の対象、目的を変更するものではないから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正でなく、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
（オ）訂正事項５
　訂正事項５は、独立形式請求項へ改めるための訂正を行い、また、記載を整理することにより、記載を明瞭にし、さらに、訂正前の請求項４の「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」ことを明瞭にするものであり、発明のカテゴリーや発明の対象、目的を変更するものではないから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正でなく、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
（カ）訂正事項６
　訂正事項６は、独立形式請求項へ改めるための訂正を行い、また、記載を整理することにより、記載を明瞭にし、さらに、訂正前の請求項３を引用する請求項４の「前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行し、・・・前記プロセッサが、第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用いて前記画像残差を生成し、・・・前記プロセッサが前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行し、前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」ことを減縮し、加えて、訂正前の請求項４の「前記プロセッサが、前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」を明瞭にするものであり、発明のカテゴリーや発明の対象、目的を変更するものではないから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正でなく、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
　オ　独立特許要件について
　訂正前の請求項１〜４は、本件特許異議申立事件において特許異議の申立てがされている請求項であるから、訂正事項１〜６については、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第７項の規定に基づき、独立特許要件は課されない。
（２）請求項５に係る訂正
　ア　訂正の目的
　訂正事項７は、訂正前の請求項５の「前記入力画像を畳み込み層により処理することで特徴残差を算出するステップと、前記入力画像に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用することで出力特徴を生成するステップと、前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを含み、」を「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを含み、前記第１の処理ブロックが、前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、前記第２の処理ブロックが、前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、前記画像残差を生成するステップでは、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し」に限定するための訂正であるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に規定する特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
　イ　願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であること
　明細書の段落００３４〜００３６の「図４および図５を参照しながら、学習部１１および超解像部１２で用いられるニューラルネットワーク（すなわち、ＲｅｓＮｅｔに基づくニューラルネットワーク）の基本ユニットである２種類の処理ブロックについて説明する。これらの処理ブロックは「残差ブロック」ともいわれる。双方の処理ブロックはいずれも畳み込み層ＣＬおよびバイパス接続（ｂｙｐａｓｓ　ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）ＢＣを含む。「畳み込み層」とは、入力に対して畳み込みを実行することで残差を求める処理である。「バイパス接続」とは、入力をそのまま流す処理であり、「ショートカット接続（ｓｈｏｒｔｃｕｔ　ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ）」とも呼ばれる。図４は第１の処理ブロックを示すフローチャートであり、図５は第２の処理ブロックを示すフローチャートである。
　第１の処理ブロックでは、残差算出部１４が入力特徴（第１の入力特徴）ｈｔ（ｘ）を受け付ける（ステップＳ１１）。「入力特徴」とは、入力画像の何らかの特徴を示し、畳み込み層に入力されるデータである。（中略）
　続いて、残差算出部１４は入力特徴ｈｔ（ｘ）を畳み込み層（第１の畳み込み層）ＣＬにより処理することで特徴残差（第１の特徴残差）ｆ（ｈｔ（ｘ））を算出する（ステップＳ１２）。」、
段落００３９の「続いて、残差算出部１４は入力特徴ｈｔ（ｘ）に特徴残差ｆ（ｈｔ（ｘ））を適用することで出力特徴（第１の出力特徴）ｙを生成する。」、
段落００４１、００４２の「第２の処理ブロックでは、残差算出部１４が入力特徴（第２の入力特徴）ｈｔ（ｘ）を受け付ける（ステップＳ２１）。上述したように、概念的には入力特徴は入力画像と同視できるから、ｈｔ（ｘ）は入力画像を示すということができ、第２の処理ブロックは入力画像を受け付けるということができる。残差算出部１４はその入力特徴ｈｔ（ｘ）を畳み込み層（第２の畳み込み層）ＣＬにより処理することで特徴残差（第２の特徴残差）ｆ（ｈｔ（ｘ））を算出する（ステップＳ２２）。（中略）
　また、残差算出部１４は、バイパス接続ＢＣを通る入力特徴ｈｔ（ｘ）に対して一つの畳み込みを実行することで、入力特徴ｈｔ（ｘ）から、畳み込まれた入力特徴（ｗｋ＊ｈｔ（ｘ））を得る（ステップＳ２３）。そして、残差算出部１４は畳み込まれた入力特徴（ｗｋ＊ｈｔ（ｘ））に特徴残差ｆ（ｈｔ（ｘ））を適用することで出力特徴（第２の出力特徴）ｙを生成する。」、
段落００４７の「図６は、残差算出部１４が第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する例を示す。この例では、１，３，５番目の処理ブロックが第１の処理ブロックであり、２，４番目の処理ブロックが第２の処理ブロックである。しかし、処理ブロックの実行順序はこれに限定されない。例えば、１，３，５番目の処理ブロックが第２の処理ブロックであり、２，４番目の処理ブロックが第１の処理ブロックであってもよい。いずれにしても、２種類の処理ブロックを交互に実行することで、計算時間を抑えつつ高精度な超解像を実現することができる。」、
段落００６８の「第１および第２の処理ブロックの実行順序については下記の７パターンを設定した。「０」は第１の処理ブロックを示し、「１」は第２の処理ブロックを示し、数字の並びは処理の流れを示す。（中略）また、パターン５，６はいずれも、第１の処理ブロックと第２処理ブロックとが交互に実行されることを示す。
（中略）
・パターン５：０１０１０
・パターン６：１０１０１」
の記載から、訂正事項７は、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であり、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項の規定に適合するものである。
　ウ　実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正ではないこと
　訂正事項７は、「前記入力画像を畳み込み層により処理することで特徴残差を算出するステップと、前記入力画像に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用することで出力特徴を生成するステップと、前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを含み、」を減縮するものであり、発明のカテゴリーや発明の対象、目的を変更するものではないから、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正でなく、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第６項の規定に適合するものである。
　エ　独立特許要件について
　訂正前の請求項５は、本件特許異議申立事件において特許異議の申立てがされている請求項であるから、訂正事項７については、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第７項の規定に基づき、独立特許要件は課されない。
（３）請求項６に係る訂正
　訂正事項８は、請求項６を削除するものであるから、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号に規定する特許請求の範囲の減縮を目的とするものである。
　訂正事項８は、請求項６を削除するというものであるから、願書に添付した明細書、特許請求の範囲又は図面に記載した事項の範囲内の訂正であり、実質上特許請求の範囲を拡張し、又は変更する訂正でなく、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第５項、第６項の規定に適合するものである。
　訂正前の請求項６は、本件特許異議申立事件において特許異議の申立てがされている請求項であるから、訂正事項８については、特許法第１２０条の５第９項で準用する特許法第１２６条第７項の規定に基づき、独立特許要件は課されない。
　４　むすび
　以上のとおり、本件訂正請求は、特許法第１２０条の５第２項ただし書第１号、第３号、第４号に掲げる事項を目的としており、かつ、同条第４項、及び第９項で準用する同法第１２６条第５項及び第６項の規定に適合している。
　したがって、訂正後の請求項〔１〜４、７、８〕、５、６についての訂正を認める。
第３　本件訂正発明
　令和１年８月７日の本件訂正請求により訂正された本件特許請求の範囲の請求項１〜８に係る発明（以下、項番にしたがい「本件訂正発明１」〜「本件訂正発明８」といい、これらを総称して「本件訂正発明」という。）は、訂正請求書に添付された訂正特許請求の範囲に記載された以下のとおりのものである。
　なお、説明のために、本件訂正発明３、４、７、８については、Ａ〜Ｊ−３の記号を当審において付与した。以下、「構成Ａ」〜「構成Ｊ−３」と称する。 
【請求項１】（本件訂正発明１）
　（削除）
【請求項２】（本件訂正発明２）
　（削除）
【請求項３】（本件訂正発明３）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｂ）前記プロセッサが、
（Ｂ−１）入力画像を取得するステップと、
（Ｂ−２）第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
（Ｃ）前記第１の処理ブロックが、
（Ｃ−１）前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
（Ｃ−２）前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｄ）前記第２の処理ブロックが、
（Ｄ−１）前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
（Ｄ−２）前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｄ−３）前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｅ）前記プロセッサが、
（Ｅ−１）前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、
（Ｅ−２）該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
【請求項４】（本件訂正発明４）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｇ）前記プロセッサが、
（Ｇ−１）入力画像を取得するステップと
（Ｇ−２）前記入力画像を畳み込み層により処理することで特徴残差を算出するステップと、
（Ｇ−３）前記入力画像に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｇ−４）前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用することで出力特徴を生成するステップと、
（Ｇ−５）前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行し、
（Ｈ）前記プロセッサが、
（Ｈ−１）前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
（Ｈ−２）該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
【請求項５】（本件訂正発明５）
　プロセッサを備える画像処理方法であって、
　入力画像を取得するステップと、
　第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を含み、
　前記第１の処理ブロックが、
　　前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　　前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
　前記第２の処理ブロックが、
　　前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　　前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　　前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　前記画像残差を生成するステップでは、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し、
　前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理方法。
【請求項６】（本件訂正発明６）
　（削除）
【請求項７】（本件訂正発明７）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｉ）前記プロセッサが、
（Ｉ−１）入力画像を取得するステップと、
（Ｉ−２）第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
（Ｃ）前記第１の処理ブロックが、
（Ｃ−１）前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
（Ｃ−２）前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｄ）前記第２の処理ブロックが、
（Ｄ−１）前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
（Ｄ−２）前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｄ−３）前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｈ）前記プロセッサが、
（Ｈ−１）前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
（Ｈ−２）該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
【請求項８】（本件訂正発明８）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｂ）前記プロセッサが、
（Ｂ−１）入力画像を取得するステップと、
（Ｂ−２）第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
（Ｃ）前記第１の処理ブロックが、
（Ｃ−１）前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
（Ｃ−２）前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｄ）前記第２の処理ブロックが、
（Ｄ−１）前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
（Ｄ−２）前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｄ−３）前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｊ）前記プロセッサが、
（Ｊ−１）前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、
（Ｊ−２）該第２の出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
（Ｊ−３）該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
第４　取消理由通知（決定の予告）に記載した取消理由について
　１　取消理由の要旨
　平成３１年１月２４日付けの訂正請求（以下、「第１訂正」という。）により訂正された特許請求の範囲の請求項１〜８に係る発明（以下、それぞれの発明を「本件第１訂正発明１」、「本件第１訂正発明２」などという。）に対して、当審が令和１年６月１４日付けで特許権者に通知した取消理由の要旨は、次のとおりである。
　
（１）本件第１訂正発明３〜５、７、８は、以下ア〜オの点で、特許法第３６条第４項第１号並びに同条第６項第１号及び第２号に規定する要件を満たしていない特許出願に対してされたものである。
　ア　本件第１訂正発明３について
（ア）本件第１訂正発明３は、第２の処理ブロックを実行して生成された出力特徴に基づいて画像残差を生成する構成（以下、「構成α」という。）と、第１の処理ブロックと第２の処理ブロックとを交互にのみ実行して画像残差を生成する構成（以下、「構成β」という。）が記載されていることから、構成αと構成βの両方を実行する構成も含むものである。
　しかし、明細書には、構成αと構成βの両方を実行する構成についての記載はない。
　よって、本件第１訂正発明３は、発明の詳細な説明に記載されたものでなく、特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない。また、発明の詳細な説明の記載は、当業者が本件第１訂正発明３の実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものでなく、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。
　さらに、構成αと構成βの両方を実行する構成は、どのような構成であるか明確でなく、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
　イ　本件第１訂正発明４について　
（ア）本件第１訂正発明４は、出力特徴それ自体に対して共通の係数を乗ずる処理を含むものである。
　しかし、明細書には、出力特徴それ自体に対して共通の係数を乗ずる処理は記載されていない。
　よって、本件第１訂正発明４は、発明の詳細な説明に記載されたものでなく、特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない。
（イ）共通の係数が、具体的にどのようにして画像残差の分布に合うように設定されるか不明であり、発明の詳細な説明の記載は、当業者が本件第１訂正発明４の実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものでなく、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。
　ウ　本件第１訂正発明５について　
（ア）本件第１訂正発明５は、本件第１訂正発明３とカテゴリーが異なる発明であり、上記ア（ア）と同様の取消理由が存在する。
　エ　本件第１訂正発明７について　
（ア）本件第１訂正発明７は、第２の処理ブロックを実行して生成された出力特徴に基づいて画像残差を生成する構成（以下、「構成α」という。）と、第１の処理ブロックと第２の処理ブロックとをランダムな順序（交互も含む）で実行して画像残差を生成する構成（以下、「構成γ」という。）が記載されていることから、構成αと構成γの両方を実行する構成も含むものである。
　しかし、明細書には、構成αと構成γの両方を実行する構成についての記載はない。
　よって、本件第１訂正発明７は、発明の詳細な説明に記載されたものでなく、特許法第３６条第６項第１号に規定する要件を満たしていない。また、発明の詳細な説明の記載は、当業者が本件第１訂正発明７の実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものでなく、特許法第３６条第４項第１号に規定する要件を満たしていない。
　さらに、構成αと構成γの両方を実行する構成は、どのような構成であるか明確でなく、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
（イ）本件第１訂正発明７は、上記イ（ア）及び（イ）と同様の取消理由が存在する。
　オ　本件第１訂正発明８について　
（ア）本件第１訂正発明８は、上記ア（ア）と同様の取消理由が存在する。
（イ）本件第１訂正発明８は、上記イ（ア）及び（イ）と同様の取消理由が存在する。
（２）本件第１訂正発明３〜５、７、８は、甲第１号証に記載された発明に基いて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
甲第１号証：Single Image Super-Resolution with a Parameter Economic Residual-Like Convolutional Neural Network, MMM 2017, Part 1, LNCS 10132, pp.353-364. 2017年
　２　当審の判断
（１）上記１（１）ア〜オについて
　ア　本件訂正発明３について
（ア）上記１（１）アについて
　本件訂正により、本件訂正発明３の記載は、構成Ｂ−２及び構成Ｅ−１のように、「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する」構成、「前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行する」構成へと訂正され、構成αと構成βの両方を実行する構成を含まないものとなった。
　そうすると、本件訂正発明３は、発明の詳細な説明に記載されたものであり、明確である。また、発明の詳細な説明の記載は、当業者が本件訂正発明３の実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものである。
　イ　本件訂正発明４について
（ア）上記１（１）イ（ア）について
　本件訂正により、本件訂正発明４の記載は、構成Ｈ−１及びＨ−２のように、「前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成へと訂正され、発明の詳細な説明に記載されたものとなった。
（イ）上記１（１）イ（イ）について　
　本件訂正発明４の画像処理装置に関して、明細書には以下の記載がある。
　なお、下線は、説明のために当審で付したものである。
【００２０】
　図３は画像処理装置１０の機能構成を示す。
画像処理装置１０は
学習部１１および超解像部１２を備える。
【００３０】
　
学習部１１は、
最適なニューラルネットワークを生成する。
超解像部１２がその最適なニューラルネットワークを用いる。
【００３１】
　超解像部１２は、学習部１１により生成されたニューラルネットワークを用いて、正解が未知である入力画像を処理することで、該入力画像よりも解像度が高い高解像度画像を生成する機能要素である。超解像部１２は取得部１３、残差算出部１４、および画像生成部１５を備える。
取得部１３、残差算出部１４、および画像生成部１５の機能は学習部１１および超解像部１２の間で共通する。
【００５１】
　続いて、
残差算出部１４は次元が修正された特徴マップに対して特徴スケーリング（ｆｅａｔｕｒｅ  ｓｃａｌｉｎｇ）を実行する
特徴スケーリングは、入力画像の全画素に対応する特徴マップの全要素に共通の係数λを乗ずる処理である。
【００５２】
　続いて、画像生成部１５が、入力画像に画像残差を加算することで（より具体的には、入力画像と画像残差とを要素ごとに合算することで）高解像度画像を生成する（ステップＳ３５）。
【００５３】
　図７は、学習部１１による処理を示すフローチャートである。まず、取得部１３がデータセットを取得する（ステップＳ４１）。データセットの取得方法は限定されない。例えば、取得部１３はデータセットを記憶する画像データベースにアクセスしてデータセットを読み出してもよい。なお、画像データベースは画像処理装置１０とは別の装置であってもよいし、画像処理装置１０の一部であってもよい。あるいは、取得部１３は画像処理装置１０のユーザにより入力または指定されたデータセットを取得してもよい。あるいは、取得部１３は他のコンピュータからデータセットを受信してもよい。続いて、取得部１３は入力画像および正解画像の一つの組合せを処理対象としてデータセットから
選択する（ステップＳ４２）。
【００５４】
　続いて、残差算出部１４および画像生成部１５が、
図６に示す処理（ニューラルネットワーク）により、選択された入力画像から高解像度画像を生成する（ステップＳ４３）。ステップＳ４３は、図６に示すステップＳ３１〜Ｓ３５に相当する。
生成された高解像度画像と選択された正解画像との差分を求め、その差分に基づいてニューラルネットワークのパラメータを更新する（ステップＳ４４）。
データセット内のすべての組合せを処理するまで、入力画像および正解画像の組合せを変えながらステップＳ４２〜Ｓ４４の処理を繰り返す（ステップＳ４５参照）。
学習部１１は最適なニューラルネットワークのパラメータ
を出力する（ステップＳ４６）。
超解像部１２が、そのパラメータに基づくニューラルネットワークを用いる。
【００６９】
　機械学習に関する他の設定は以下の通りである。
（中略）
・
特徴スケーリングでの係数の初期値＝０．１
　段落００２０、００３０の記載から、本件訂正発明４の画像処理装置は、最適なニューラルネットワークを生成する学習部１１およびその最適なニューラルネットワークを用いる超解像部１２を備える。
　段落００３１の記載から、取得部１３、残差算出部１４、画像生成部１５の機能は、学習部１１および超解像部１２の間で共通するものである。
　段落００５３、００５４の記載から、学習部１１は、入力画像および正解画像の一つの組合せをデータセットから選択し（Ｓ４２）、図６に示すステップＳ３１〜Ｓ３５に相当する処理により、選択された入力画像から高解像度画像を生成し（Ｓ４３）、生成された高解像度画像と選択された正解画像との差分を求め、その差分に基づいてニューラルネットワークのパラメータを更新する（Ｓ４４）。そして、データセット内のすべての組合せを処理するまで（Ｓ４５）、入力画像および正解画像の組合せを変えながらＳ４２〜Ｓ４４の処理を繰り返し、学習部１１は最適なニューラルネットワークのパラメータを出力する（Ｓ４６）構成である。そして、超解像部１２が、そのパラメータに基づくニューラルネットワークを用いるものである。
　段落００５１の記載から、残差算出部１４は次元が修正された特徴マップに対して特徴スケーリングを実行するものであり、特徴スケーリングとは、入力画像の全画素に対応する特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である。
　段落００６９の記載から、機械学習における特徴スケーリングでの係数の初期値は０．１とする。
　そうすると、本件訂正発明４の画像処理装置は、学習部１１において、データセット内のすべての組合せを処理するまで、入力画像および正解画像の組合せを変えながらステップＳ４２〜Ｓ４４の処理を繰り返すことによって、ニューラルネットワークに用いられるパラメータを初期値から最適なパラメータに更新し、超解像部１２が、最適なパラメータに基づくニューラルネットワークを用いるものである。
　そして、特徴スケーリングの係数λについても、残差算出部１４において用いられるニューラルネットワークのパラメータであるから、学習部１１において、初期値０．１から、入力画像および正解画像の組合せを変えながら、最適なパラメータへと更新され、出力されるものといえる。
　したがって、明細書の記載から、学習部１１にて、特徴スケーリングの係数である共通の係数が、初期値０．１から、画像残差の分布に合うように更新され、更新された係数を超解像部１２において利用することが理解できる。
　よって、発明の詳細な説明の記載は、当業者が本件訂正発明４の実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものである。
　ウ　本件訂正発明５について　
（ア）上記１（１）ウ（ア）について
　本件訂正発明５は、本件訂正発明３とカテゴリーが異なる発明であり、上記ア（ア）と同様である。
　エ　本件訂正発明７について
（ア）上記１（１）エ（ア）について
　本件訂正により、本件訂正発明７の記載は、構成αと構成γの両方を実行する構成を含まないものとなった。
　そうすると、本件訂正発明７は、発明の詳細な説明に記載されたものであり、明確である。また、発明の詳細な説明の記載は、当業者が本件訂正発明７の実施をすることができる程度に明確かつ十分に記載したものである。
（イ）上記１（１）エ（イ）について
　上記イ（ア）及び（イ）と同様である。
　オ　本件訂正発明８について　
（ア）上記１（１）オ（ア）について
　上記ア（ア）と同様である。
（イ）上記１（１）オ（イ）について
　上記イ（ア）及び（イ）と同様である。
　カ　（１）のまとめ
　したがって、本件訂正発明３〜５、７、８は、特許法第３６条第４項第１号並びに同条第６項第１号及び第２号に規定する要件を満たすものである。
（２）上記１（２）について
　ア　各甲号証について
　ア−１　甲第１号証
（ア）甲第１号証に記載された事項
　甲第１号証には、図面とともに以下の事項が記載されている。
　なお、説明のために、下線を当審において付与した。また、訳については、異議申立書を参考にして当審で作成したものである。
　ａ「As a result, different from VDSR, 
this paper has designed a novel very deep residual-like convolutional neural network whose architecture is shown in Fig. 1.
　While very deep CNN model would increase the model capacity, on the other hand, it would introduce a huge amount of parameters which is sometimes unacceptable for limited hardware. Thus, a computational economic architecture is essential for real word（worldの誤記であることは明らかである。） applications. In this paper, the ‘shape’ of deep CNN has been explored to largely reduce the amount of parameters. The ‘shape’ of deep CNN refers to all the filter size and numbers of each layer which decides featuremap size and numbers of each layer to form a global shapes. With a residual-like architecture and economic shape design, the proposed model can not only achieve state-of-the-art PSNR and SSIM results for single image super resolution but also produce visually pleasant results.」（３５４頁２７行〜３５５頁１３行）
（結果として、ＶＤＳＲとは異なり、
この論文は、構造が図１に示されている、新規でとても深い残差的畳み込みニューラルネットワークを設計した。
　とても深いＣＮＮモデルは、そのモデルの容量を増加させるが、他方では、それは時には限られたハードウェアでは受け入れられない程の膨大な量のパラメータを導入する。したがって、計算上合理的である構造が現実のアプリケーションには不可欠である。この論文では、パラメータの量を大幅に削減するために深いＣＮＮの「形」が調査された。深いＣＮＮの「形」とは、各層のフィルタサイズ及び数全てを指す。それは、大域的な形を形成する各層の特徴マップのサイズと数を決定するものである。残差的な構造及び合理的な形状設計をもって、提案されたモデルは、単一画像超解像に対して最新のＰＳＮＲおよびＳＳＩＭの結果を達成するだけでなく、視覚的に心地よい結果をもたらすことができる。）
　ｂ「After largely easing the difficulties of training much deeper CNN with residual functions by shortcuts or skip connections, the huge amount of parameters is still a big problem for computational resources and storage. He et al. [5,6] attempts to alleviate the problem by bottleneck architectures. 
The bottleneck architectures first utilized 1×1 convolutions to reduce the dimensions, then after some operations, 1×1 convolutions are applied again to increase the dimensions.
　With a carefully design and exploration of the shape of the network,
a novel residual-like deep model is proposed for image super-resolution task
（はるかに深いＣＮＮをトレーニングする困難性を、ショートカット又はスキップコネクションによる残差関数で大幅に容易化した後でもなお、大量のパラメータはコンピュータによるリソース及びストレージに対する大きな問題である。［５，６］においてＨｅらは、その問題をボトルネック構造によって緩和させようと試みている。
ボトルネック構造は、まず１×１畳み込みを利用して次元を下げ、幾つかの操作の後、１×１畳み込みが再び適用され次元を増加させる。
　ネットワークの形の慎重な設計と研究をもって、
画像超解像処理に対して新規な残差的なディープモデルが提案される
　ｃ「3 A Parameter Economic Residual-like Deep Model for Image Super-resolution
Following the example based methods, HR examples Ih and LR examples Il are extracted from HR images IH and LR images IL respectively.」（３５６頁１６行〜１９行）
（３　画像超解像に対するパラメータの合理的な残差的ディープモデル
　Ｅｘａｍｐｌｅ　ｂａｓｅｄ法では、ＨＲ画像例ＩｈとＬＲ画像例ＩｌはそれぞれＨＲ画像ＩＨとＬＲ画像ＩＬから抽出される。）
　ｄ「3.1 Residual-like Deep Model
Our residual-like deep CNN for image super-resolution is an end-to-end mapping model which tries to predict HR versions from LR input ones. 
There are three sub-networks in our deep CNN to perform three steps: feature representation, nonlinear mapping, reconstruction.
　
The feature representation sub-network extracts discriminative features from the LR input images, while nonlinear mapping part maps the LR feature representations into HR feature representations. Reconstruction part restores the HR images from HR feature representation.
The main body of our model, nonlinear mapping part consists of residual-like units which eases the difficulties of training.
　
Typical units of our residual-like deep CNN are shown in Fig. 2.
When featuremap dimensions change, the identity shortcut becomes a projection to change feature dimensions.
The architectures of our residual functions are composed of convolutional, ReLU layers and shortcuts,
（中略）
As predicting high frequency can boost the performances and convergence speeds of deep CNN [9], a simple Euclidean loss function is adopted to approximate the high frequencies of examples
（中略）
where n is the number of patch pairs (Il, Ih), F(Θ, Il) denotes the predictions of our residual-like deep CNN with parameter Θ. 
Our residual-like deep CNN is composed of several Containers which have certain number of residual units. For succinctness, the filter numbers keep the same in each single container. The architectures of our residual-like deep CNN will be described as a sequence of the filter numbers (N1k1,N2k, ・ ・ ・) in containers. If subscript k exists for Nk, it means there are k residual units with each having a filter number of N.
（３．１　残差的なディープモデル
　
画像超解像に対する我々の残差的ディープＣＮＮは、ＬＲバージョンからＨＲバージョンの予測を試みるエンドツーエンドの写像モデルである。我々のディープＣＮＮには、特徴表現、非線形写像、再構成の３つのステップを行う３つの副ネットワークがある。
　
特徴表現副ネットワークは、識別的な特徴をＬＲ入力画像から抽出する。一方、非線形写像部はＬＲ特徴表現をＨＲ特徴表現に変換する。再構成部分はＨＲ特徴表現からＨＲ画像を復元する。
我々のモデルの本体である非線形写像部は複数の残差的ユニットからなる。これは、トレーニングの困難性を軽減する。
　
我々の残差的ディープＣＮＮの典型的なユニットは図２に示されている。
特徴マップの次元が変化するときには、恒等ショートカットは特徴次元を変化させる射影となる。
我々の残差関数の構造は畳み込みとＲｅＬＵからなる層及びショートカットで構成され、
（中略）
ここで、ｎはパッチペア（Ｉｌ，Ｉｈ）の数であり、Ｆ（Θ，Ｉｌ）はパラメータΘでの我々の残差的ディープＣＮＮの推定を示す。
我々の残差的ディープＣＮＮは幾つかのコンテナからなり、各コンテナはある個数の残差ユニットを有する。簡単のため、各コンテナに含まれるフィルタ数は同じであるとする。我々の残差的ディープＣＮＮの構造は、コンテナ内のフィルタ数の列（Ｎ１ｋ１，Ｎ２ｋ，・・・）として記述される。Ｎｋの添え字ｋは、ｋ個の残差ユニットがあり、それぞれのユニットがＮ個のフィルタをもつことを意味する。
　ｅ「Although R-deep has more parameters, 
our R-deep model is still acceptable which can be efficiently trained with single GPU.
（Ｒ−ｄｅｅｐモデルはより多くのパラメータを持つが、
我々のＲ−ｄｅｅｐモデルは、単一のＧＰＵで効率よく訓練可能であり、まだ許容される。
　ｆ「4.4 Economic Design
The performances of different architectures which have different shapes have been investigated for our residual-like net and VDSR counterpart. To be specific, 
there are 28 layers as 6 residual containers stack and each container contains 2 residual units (2 layers)
（４．４　エコノミックなデザイン
　我々の残差的ネットとＶＤＳＲ対照物に対して、異なる形を持つ異なる構造のパフォーマンスが調査された。具体的には、
６つの残差コンテナが積み重なり、各コンテナは、２つの残差ユニット（２層）を含み、２８層である。
　ｇ「5 conclusion
In this paper, 
a novel residual-like deep CNN which takes advantage of skip connections or identity mapping shortcuts in avoiding gradient exploding/vanishing problem was proposed for single image super-resolution.
（５　結論
　本論文において、
勾配爆発／消失問題を回避するために、スキップコネクションや恒等写像ショートカットのアドバンテージを持つ新規な残差的ディープＣＮＮが、単一画像超解像に対して提案された。
　ｈ
　ｉ
　ｊ
（イ）甲第１号証に記載された発明
　上記甲第１号証の記載事項及び関連する図面並びにこの分野における技術常識を考慮して甲第１号証に記載された発明を認定する。
　ａ　Table 4について
　Table 4のＲ（１６２，３２２，６４２，６４２，３２２，１６２）について考えると、上記（ア）ｄ、ｆより、非線形写像は、６つの残差コンテナからなり、各残差コンテナは、２つの残差ユニット（２層）を含むものである。また、各残差コンテナのフィルタ数は、１６，３２，６４，６４，３２，１６個である。そうすると、第１残差コンテナと第２残差コンテナ、第２残差コンテナと第３残差コンテナ、第４残差コンテナと第５残差コンテナ、第５残差コンテナと第６残差コンテナでフィルタ数が異なるので、特徴マップの次元が異なることとなり、第１残差コンテナ、第２残差コンテナ、第３残差コンテナ、第５残差コンテナ、第６残差コンテナの１つめの残差ユニットは、次元を変化させるFig.2の左下の「Our Residual unit with changing dimensions」（以下、「次元を変化させる残差ユニット」という。）を用い、２つめの残差ユニットは、Fig.2の左上の「Our Residual unit with 2 layers」（以下、「２層の残差ユニット」という。）を用いることとなる。また、第３残差コンテナと第４残差コンテナでは、フィルタ数は変わらないので、第４残差コンテナの２つの残差ユニットはいずれもFig.2の左上の「２層の残差ユニット」を用いることとなる。
　そうすると、Table 4のＲ（１６２，３２２，６４２，６４２，３２２ ，１６２）は、異議申立書２６頁に記載されているような構成となる。（以下、「参考図Ａ」という。）
（参考図Ａ）
　同様に、Table 4のＲ（６４２，３２２，１６２，１６２，３２２，６４２）は、異議申立書２７頁に記載されているような構成となる。（以下、「参考図Ｂ」という。）
（参考図Ｂ）
　ｂ　上記（ア）ｂより、甲第１号証には、画像超解像処理を行うモデルが記載されており、上記（ア）ｅより、当該モデルは、ＧＰＵを備えるものである。
　すなわち、甲第１号証には、ＧＰＵを備える画像超解像処理を行うモデルが記載されている。
　ｃ　上記（ア）ｄより、図２には、残差的ディープＣＮＮの典型的なユニットが示されていること、右から２番目と最も右のものは、Ｈｅらによって提案された残差ネットのユニットであることが記載されていることから、上記（ア）ｉにおける２層の残差的ディープＣＮＮの典型的なユニットは、Fig.2の左上の「２層の残差ユニット」と、左下の「次元を変化させる残差ユニット」の２種類である。
　そして、上記ａより、参考図Ａ、Ｂの第１残差コンテナの１つめの残差ユニットから第３残差コンテナの２つめの残差ユニットまでと、第４残差コンテナの２つめの残差ユニットから第６残差コンテナの２つめの残差ユニットまでは、２層の残差ユニットと次元を変化させる残差ユニットを交互に実行する構成がみてとれる。
　
　上記（ア）ｄより、残差的ディープＣＮＮは、特徴表現、非線形写像、再構成の３つのステップを行うこと、特徴表現副ネットワークは、識別的な特徴をＬＲ入力画像から抽出し、非線形写像部は、ＬＲ特徴表現をＨＲ特徴表現に変換することが記載されている。
　すなわち、特徴表現副ネットワークは、ＬＲ画像を入力し、入力されたＬＲ画像から識別的な特徴を抽出しＬＲ特徴表現とし、非線形写像部は、ＬＲ特徴表現からＨＲ特徴表現を生成することが記載されているといえる。
　上記（ア）ｈより、Fig.1において、Reconstructionからの出力と、Inputを演算し、Outputを得ることが見てとれる。ここで、Inputは、ＬＲ画像である。
　また、上記（ア）ｄより、畳み込み層を使った再構成部分にて、ＨＲ特徴表現を処理し、ＨＲ画像を復元するものであるから、Fig.1のOutputは、ＨＲ画像である。
　
　すなわち、甲第１号証のモデルは、ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理し、再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算することによりＨＲ画像を復元するものである。
　以上より、甲第１号証のモデルは、２層の残差ユニットと、次元を変化させる残差ユニットを交互に実行する残差的ディープＣＮＮを用いて、特徴表現、非線形写像、再構成の３つのステップを行うものであり、ＬＲ画像を入力し、特徴表現部により、入力されたＬＲ画像から識別的な特徴を抽出しＬＲ特徴表現とし、非線形写像部により、ＬＲ特徴表現からＨＲ特徴表現を生成し、ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理するものである。
　また、再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算することによりＨＲ画像を復元するものである。
　ｄ　上記（ア）ｈ、ｉ、上記ａより、Fig.2の左上の「２層の残差ユニット」は、Fig.1の非線形写像における３つのユニットのうちの真ん中及び右側の残差ユニット、参考図Ａ、Ｂの第１残差コンテナ、第２残差コンテナ、第３残差コンテナ、第５残差コンテナ、第６残差コンテナの２つめの残差ユニット、第４コンテナの残差ユニットのように用いられることから、ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理して、ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現とを演算して、別の特徴表現に変換することが見てとれる。
　ｅ　上記（ア）ｈ、ｉ、上記ａより、Fig.2の左下の「次元を変化させる残差ユニット」は、Fig.1の非線形写像における３つのユニットのうちの左側の残差ユニット、参考図Ａ、Ｂの第１残差コンテナ、第２残差コンテナ、第３残差コンテナ、第５残差コンテナ、第６残差コンテナの１つめの残差ユニットのように用いられることから、ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理し、ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、１×１×ｎ１×ｎ２により処理し、１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現とを演算し、別の特徴表現にするものである。
　ｆ　上記（ア）ｈ、上記ａの参考図Ａ、Ｂより、再構成部分に入力されるＨＲ特徴表現は、２層の残差ユニットの出力であることが見てとれる。
　ｇ　上記（ア）ｄより、畳み込み層を使う再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算することによりＨＲ画像を復元するものである。
　以上ａ〜ｇより、甲第１号証には、以下の発明（以下、「甲１発明１」〜「甲１発明３」という。）が記載されている。
　なお、説明のために（ａ）〜（ｇ）の記号を当審において付与した。以下、構成ａ〜構成ｇと称することにする。
（ａ）甲１発明１
「（ａ）ＧＰＵを備える画像超解像処理を行うモデルにおいて、
　（ｂ）２層の残差ユニットと、次元を変化させる残差ユニットを交互に実行する残差的ディープＣＮＮを用いて、特徴表現、非線形写像、再構成の３つのステップを行うものであり、ＬＲ画像を入力し、特徴表現部により、入力されたＬＲ画像から識別的な特徴を抽出しＬＲ特徴表現とし、非線形写像部により、ＬＲ特徴表現からＨＲ特徴表現を生成し、ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理するものであり、
　（ｃ）２層の残差ユニットは、
　（ｃ−１）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理して、
　（ｃ−２）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現とを演算して、別の特徴表現にすることを含み、
　（ｄ）次元を変化させる残差ユニットは、
　（ｄ−１）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理して、
　（ｄ−２）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、１×１×ｎ１×ｎ２により処理し、
　（ｄ−３）１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現とを演算し、別の特徴表現にするものであり、
　（ｅ）再構成部分に入力されるＨＲ特徴表現は、２層の残差ユニットの出力であり、
　（ｆ）畳み込み層を使う再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算することによりＨＲ画像を復元するものである、
　（ａ）モデル。」
（ｂ）甲１発明２
「（ａ）ＧＰＵを備える画像超解像処理を行うモデルにおいて、
　（ｇ）特徴表現、非線形写像、再構成の３つのステップを行うものであり、ＬＲ画像を入力し、特徴表現部により、入力されたＬＲ画像から識別的な特徴を抽出しＬＲ特徴表現とし、非線形写像部により、ＬＲ特徴表現からＨＲ特徴表現を生成し、ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理するものであり、
　（ｄ）次元を変化させる残差ユニットは、
　（ｄ−１）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理して、
　（ｄ−２）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、１×１×ｎ１×ｎ２により処理し、
　（ｄ−３）１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現とを演算し、別の特徴表現にするものであり、
　（ｆ）畳み込み層を使う再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算することによりＨＲ画像を復元するものである、
　（ａ）モデル。」
（ｃ）甲１発明３
「（ａ）ＧＰＵを備える画像超解像処理を行うモデルにおいて、
　（ｂ）２層の残差ユニットと、次元を変化させる残差ユニットを交互に実行する残差的ディープＣＮＮを用いて、特徴表現、非線形写像、再構成の３つのステップを行うものであり、ＬＲ画像を入力し、特徴表現部により、入力されたＬＲ画像から識別的な特徴を抽出しＬＲ特徴表現とし、非線形写像部により、ＬＲ特徴表現からＨＲ特徴表現を生成し、ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理するものであり、
　（ｃ）２層の残差ユニットは、
　（ｃ−１）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理して、
　（ｃ−２）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現とを演算して、別の特徴表現にすることを含み、
　（ｄ）次元を変化させる残差ユニットは、
　（ｄ−１）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理して、
　（ｄ−２）ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現を、１×１×ｎ１×ｎ２により処理し、
　（ｄ−３）１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現とを演算し、別の特徴表現にするものであり、
　（ｆ）畳み込み層を使う再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算することによりＨＲ画像を復元するものである、
　（ａ）モデル。」
　ア−２　甲第２号証
（ア）甲第２号証に記載された事項
　甲第２号証（Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV 2014. LNCS, vol.8692, pp.184-199.2014年）には、図面とともに以下の事項が記載されている。
「
Non-linear Mapping
we map each of these n1-dimensional vectors into an n2-dimensional one.
applying n2 filters which have a trivial spatial support 1×1.
F2(Y)=max(0,W2*F1(Y)+B2). (2)
Here 
W2 is of a size n1×1×1×n2,
It is possible to add more convolutional layers(whose spatial supports are 1×1)
（
非線形写像
ｎ１次元ベクトルのそれぞれをｎ２次元のベクトルに変換する。
小さな空間的サポート１×１のｎ２個のフィルタを適用する
　F2(Y)=max(0,W2*F1(Y)+B2). (2)
ここで、
Ｗ２のサイズはｎ１×１×１×ｎ２であり、
　非線形性を高めるために、
より多くの畳み込みレイヤー（その空間的サポートは１×１）を追加することが可能である。
（イ）甲第２号証に記載された技術
　上記の記載事項によれば、甲第２号証には次の技術（以下、「甲２技術」という。）が記載されている。
（甲２技術）
「非線形写像において、ｎ１次元のベクトルをｎ２次元のベクトルに変換する際に、空間的サポート１×１である畳み込みレイヤーを追加したサイズがｎ１×１×１×ｎ２のフィルタを適用する技術。」
　イ　本件訂正発明３〜５、７、８と甲第１号証に記載された発明（甲１発明１〜甲１発明３）との対比・判断
　イ−１　本件訂正発明３と甲１発明１について
（ア）構成Ａと構成ａについて
　構成ａの「ＧＰＵ」は、画像処理を行うプロセッサであり、「画像超解像処理を行うモデル」は、画像処理を行う装置といえるので、構成ａは構成Ａに相当する。
（イ）構成Ｂ〜構成Ｂ−２と構成ｂについて
（イ−１）構成Ｂ−１と構成ｂについて
　構成ｂは、「ＬＲ画像を入力」するものであるから、ＬＲ画像を取得している構成を有しており、ＬＲ画像は入力画像といえる。
　したがって、構成ｂは、構成Ｂ−１の「入力画像を取得する」ことに相当する構成を有しているものである。
（イ−２）構成Ｂ−２と構成ｂについて
　構成ｂの「２層の残差ユニット」及び「次元を変化させる残差ユニット」は、下記（ウ−３）及び（エ−４）で検討するように、構成Ｂ−２の「第１の処理ブロック」及び「第２の処理ブロック」に相当する。
　また、構成ｂの「残差的ディープＣＮＮ」は、構成Ｂ−２の「ニューラルネットワーク」に相当する。
　したがって、構成ｂの「２層の残差ユニットと、次元を変化させる残差ユニットを交互に実行する残差的ディープＣＮＮを用い」ることは、構成Ｂ−２の「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用い」ることに相当する。
　構成ｂは、「ＬＲ画像を入力し、」「ＨＲ特徴表現を生成し、ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理する」ものである。
　ここで、構成ｂの「ＬＲ画像」は、構成Ｂ−２の「入力画像」に相当する。
　また、構成ｂの「ＨＲ特徴表現を生成」することは、特徴に関するものを出力して生成するものといえるから、構成ｂの「ＨＲ特徴表現」は、構成Ｂ−２の「出力特徴」に相当する。
　したがって、構成ｂの「ＬＲ画像を入力し、特徴表現部により、入力されたＬＲ画像から識別的な特徴を抽出しＬＲ特徴表現とし、非線形写像部により、ＬＲ特徴表現からＨＲ特徴表現を生成」することは、構成Ｂ−２の「前記入力画像に基づいて出力特徴を生成」することに相当する。
　構成ｂの「ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理する」ことにより得られるものは、構成ｆのように、「入力されたＬＲ画像とを演算することによりＨＲ画像を復元する」ために利用されるものであり、構成Ｆでは、これを「画像残差」と称している。
　したがって、構成ｂの「ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理する」ことは、構成Ｂ−２の「該出力特徴に基づいて画像残差を生成する」ことに相当する構成を有しているものである。
（イ−３）構成Ｂと構成ｂについて
　以上より、構成ｂは、構成Ｂ−１及び構成Ｂ−２に相当する構成を有しているものであり、構成ｂの処理は、画像処理を行うプロセッサであるＧＰＵで処理するものといえるから、甲１発明１は、構成Ｂの「前記プロセッサが」構成Ｂ−１及び構成Ｂ−２のステップを「実行」することに相当する構成を有しているものである。
　よって、構成ｂは、構成Ｂ〜構成Ｂ−２に相当する構成を有しているものである。
（ウ）構成Ｃ〜構成Ｃ−２と構成ｃ〜構成ｃ−２について
（ウ−１）構成Ｃ−１と構成ｃ−１について
　構成ｃ−１の「ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現」は、いずれも構成ｂの特徴表現部において「入力されたＬＲ画像から識別的な特徴を抽出」した特徴表現であるから、入力されたＬＲ画像に基づくものである。
　したがって、構成ｃ−１の「ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、構成Ｃ−１の「前記入力画像に基づく第１の入力特徴」に相当する。
　また、構成ｃ−１の「畳み込みとＲｅＬＵからなる層」は、構成Ｃ−１の「第１の畳み込み層」に相当する。
　そうすると、構成ｃ−１の「ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理」することは、構成Ｃ−１の「前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理すること」に相当する。
　そして、構成ｃ−１は、構成Ｃ−１のように、畳み込み層によって処理された結果を算出しているといえ、構成Ｃ−１では、畳み込み層によって処理された結果を「第１の特徴残差」と称している。
　よって、構成ｃ−１は構成Ｃ−１に相当する。
（ウ−２）構成Ｃ−２と構成ｃ−２について
　上記（ウ−１）の検討より、構成ｃ−２の「ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」、「畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、それぞれ、構成Ｃ−２の「前記第１の入力特徴」、「前記第１の特徴残差」に相当する。
　また、構成ｃ−２の「別の特徴表現に変換すること」は、特徴に関するものを出力して生成するものといえるから、構成Ｃ−２の「第１の出力特徴を生成する」ことに相当する。
　したがって、構成ｃ−２は構成Ｃ−２に相当する。　
　
（ウ−３）構成Ｃと構成ｃについて
　構成ｃの「２層の残差ユニット」は、構成ｃ−１と構成ｃ−２を含むものであり、構成ｃ−１と構成ｃ−２の処理を行うブロックといえるから、構成Ｃ−１と構成Ｃ−２を含む構成Ｃの「第１の処理ブロック」に相当する。
（エ）構成Ｄ〜構成Ｄ−３と構成ｄ〜構成ｄ−３について
（エ−１）構成Ｄ−１と構成ｄ−１について
　構成ｄ−１の「ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差ユニットで処理した特徴表現」はいずれも「入力されたＬＲ画像から特徴表現副ネットワークにて識別的な特徴を抽出し」た特徴表現であるから、入力されたＬＲ画像に基づくものである。
　したがって、構成ｄ−１の「ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、構成Ｄ−１の「前記入力画像に基づく第２の入力特徴」に相当する。
　また、構成ｄ−１の「畳み込みとＲｅＬＵからなる層」は、構成Ｄ−１の「第２の畳み込み層」に相当する。
　そうすると、構成ｄ−１の「入力されたＬＲ画像から特徴表現副ネットワークにて識別的な特徴を抽出しＬＲ特徴表現とし、ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現を、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理」することは、構成Ｄ−１の「前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理すること」に相当する。
　そして、構成ｄ−１は、構成Ｄ−１のように、畳み込み層によって処理された結果を算出しているといえ、構成Ｄ−１では、畳み込み層によって処理された結果を「第２の特徴残差」と称していることから、構成ｄ−１は構成Ｄ−１に相当する。
（エ−２）構成Ｄ−２と構成ｄ−２について
　上記（エ−１）の検討より、構成ｄ−２の「ＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、構成Ｄ−２の「前記第２の入力特徴」に相当する。
　ここで、甲第１号証には、上記（２）ア−１（ア）ｂに摘記したように、ボトルネック構造についての説明ではあるが、「１×１畳み込みを利用して次元を下げ、幾つかの操作の後、１×１畳み込みが再び適用され次元を増加させる」ことが記載されており、甲２技術のとおり（表記にあたっての順番が異なるものの）「非線形写像において、ｎ１次元のベクトルをｎ２次元のベクトルに変換する際に、空間的サポート１×１である畳み込みレイヤーを追加したサイズがｎ１×１×１×ｎ２のフィルタを適用する技術」は、当業者の技術常識である。
　よって、甲第１号証の上記記載と、当該技術常識によれば、構成ｄ−２の、「１×１×ｎ１×ｎ２により処理」することとは、畳み込みレイヤーを有するフィルタを適用していることは明らかであるから、構成ｄ−２は「少なくとも一つの畳み込みを実行する」ステップを有しているといえる。
　したがって、構成ｄ−２は、構成Ｄ−２に相当する。
（エ−３）構成Ｄ−３と構成ｄ−３について
　構成ｄ−３の「１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、構成ｄ−２によって処理された結果のものであるから、上記（エ−２）の検討より、構成ｄ−３の「１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、構成Ｄ−３の「前記畳み込まれた第２の入力特徴」に相当する。
　また、構成ｄ−３の「畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、上記（エ−１）の検討より、構成Ｄ−３の「前記第２の特徴残差」に相当する。
　
　そうすると、構成ｄ−３の「１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現とを演算」することは、構成Ｄ−３の「前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用すること」に相当する。
　また、構成ｄ−３の「別の特徴表現にする」ことは、特徴に関するものを出力して生成するものといえるから、構成Ｄ−３の「第２の出力特徴を生成する」ことに相当する。
　したがって、構成ｄ−３は構成Ｄ−３に相当する。
（エ−４）構成Ｄと構成ｄについて
　構成ｄの「次元を変化させる残差ユニット」は、構成ｄ−１〜構成ｄ−３を含むものであり、構成ｄ−１〜構成ｄ−３の処理を行うブロックといえるから、構成Ｄ−１〜構成Ｄ−３を含む構成Ｄの「第２の処理ブロック」に相当する。
（オ）構成Ｅ〜構成Ｅ−２について
（オ−１）構成Ｅ−１について
　上記（イ）で検討したように、甲１発明１は、構成Ｂ−２の「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成」する構成を有するものである。
　また、上記（エ−３）で検討したように、甲１発明１は、構成Ｄ−３の「第２の出力特徴を生成する」構成を有するものである。
　そうすると、甲１発明１は、構成Ｅ−１の「前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成」する構成に相当する構成を有するものである。
（オ−２）構成Ｅ−２と構成ｅについて
　構成ｅは、２層の残差ユニットの出力であるＨＲ特徴表現を再構成部分に入力するものであり、その結果、再構成部分で２層の残差ユニットの出力であるＨＲ特徴表現を処理するものといえる。
　そして、上記（イ）で検討したように、構成ｂの「ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理する」ことは、構成Ｂ−２の「該出力特徴に基づいて画像残差を生成する」ことに相当する構成を有しているものであるから、構成ｅと構成Ｅ−２は、「前記画像残差を生成」することに相当する構成を有している点で共通するものである。
　また、構成ｅの「２層の残差ユニットの出力であるＨＲ特徴表現」と構成Ｅ−２の「該第２の出力特徴」は、「出力特徴」である点で共通する。
　そうすると、構成ｅと構成Ｅ−２は、「該出力特徴に基づいて前記画像残差を生成」する点で共通するものである。
　
　しかし、構成ｅの「２層の残差ユニットの出力」は、構成ｃの「２層の残差ユニット」の出力である構成ｃ−２の「別の特徴表現」に対応するものであるから、本件訂正発明３の「第１の出力特徴」に対応するものであり、「第２の出力特徴」に対応するものではない。
　そうすると、該出力特徴に基づいて画像残差を生成することにおける「該出力特徴」に関して、構成ｅは、本件訂正発明３の「第１の出力特徴」に対応する「２層の残差ユニットの出力」であるのに対し、構成Ｅ−２は、「第２の出力特徴」である点で相違する。
　　
（オ−３）構成Ｅについて
　以上より、甲１発明１は、構成Ｅ−１に相当する構成及び構成Ｅ−２のうちの「該出力特徴に基づいて前記画像残差を生成」する構成に相当する構成を有しているものであり、画像処理を行うプロセッサであるＧＰＵで処理するものといえるから、甲１発明１は、構成Ｅの「前記プロセッサが」構成Ｅ−１に相当する構成及び構成Ｅ−２のうちの「該出力特徴に基づいて前記画像残差を生成」することに相当する構成を有しているものである。
（オ−４）構成Ｅ〜構成Ｅ−２についての小括
　以上より、構成Ｅ〜構成Ｅ−２と甲１発明１は、
「前記プロセッサが、
　前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、
　該出力特徴に基づいて前記画像残差を生成」する点で共通する。
　しかし、構成ｅの「２層の残差ユニットの出力」は、構成ｃの「２層の残差ユニット」の出力である構成ｃ−２の「別の特徴表現」に対応するものであるから、本件訂正発明３の「第１の出力特徴」に対応するものであり、「第２の出力特徴」に対応するものではない。
　そうすると、該出力特徴に基づいて画像残差を生成することにおける「該出力特徴」に関して、構成ｅは、本件訂正発明３の「第１の出力特徴」に対応する「２層の残差ユニットの出力」であるのに対し、構成Ｅ−２は、「第２の出力特徴」である点で相違する。
（カ）構成Ｆと構成ｆについて
　構成ｆの「再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算すること」は、構成Ｆの「前記画像残差が前記入力画像に適用されること」に相当する。
　また、甲１発明１は、ＬＲ画像から画像超解像処理によってＨＲ画像を復元するものであり、ＬＲ画像よりＨＲ画像が解像度が高いことは自明であり、構成ｆの「ＨＲ画像」は、構成Ｆの「前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像」に相当する。
　したがって、構成ｆは、構成Ｆに相当する。
（キ）一致点・相違点
　上記（ア）〜（カ）より、本件訂正発明３と甲１発明１の一致点・相違点は、以下のとおりである。
（一致点）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｂ）前記プロセッサが、
（Ｂ−１）入力画像を取得するステップと、
（Ｂ−２）第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
（Ｃ）前記第１の処理ブロックが、
（Ｃ−１）前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
（Ｃ−２）前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｄ）前記第２の処理ブロックが、
（Ｄ−１）前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
（Ｄ−２）前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｄ−３）前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｅ）前記プロセッサが、
（Ｅ−１）前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、
（Ｅ−２）’該出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
（相違点）
　該出力特徴に基づいて前記画像残差を生成することにおける「該出力特徴」に関して、本件訂正発明３は、「第２の出力特徴」であるのに対し、甲１発明１は、本件訂正発明３の「第１の出力特徴」に対応する「２層の残差ユニットの出力」である点。
（ク）相違点についての検討
　上記ア−１（イ）ａで検討したように、甲第１号証の各残差コンテナ間でフィルタ数が異なる場合には、特徴マップの次元が異なることとなるので、１つめの残差ユニットにおいて次元を変化させる残差ユニットを用いることにより、次元を変化させ、残りの残差ユニットにおいて２層の残差ユニットを用いるものである。
　また、各残差コンテナ間でフィルタ数が変わらない場合には、次元を変化させる必要が無いので、次元を変化させる残差ユニットを用いずに、２層の残差ユニットのみを用いるものである。
　そうすると、甲１発明１においては、再構成部分に入力されるＨＲ特徴表現は、構成ｅのように、必ず２層の残差ユニットの出力となる。
　したがって、甲１発明１の構成を本件訂正発明３のように、「第２の出力特徴（甲１発明１の「次元を変化させる残差ユニットの出力」）に基づいて前記画像残差を生成」する構成に置き換えることは、当業者であっても容易に想到することはできないものである。
（ケ）小括
　したがって、本件訂正発明３は、甲１発明１に基づいて当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　イ−２　本件訂正発明４と甲１発明２について
（ア）構成Ａと構成ａについて
　上記イ−１（ア）の検討と同様に、構成ａは構成Ａに相当する。
（イ）構成Ｇ〜構成Ｇ−５と構成ｇ、構成ｄ〜構成ｄ−３について
（イ−１）構成Ｇについて
　構成ｇ、構成ｄ〜構成ｄ−３の処理は、画像処理を行うプロセッサであるＧＰＵで処理するものであるから、甲１発明２は、構成Ｇ、構成Ｇ−５の「前記プロセッサが」「実行」することに相当する構成を有しているものである。
（イ−２）構成Ｇ−１と構成ｇについて
　構成ｇは、「ＬＲ画像を入力」するものであるから、ＬＲ画像を取得している構成を有しており、ＬＲ画像は入力画像といえる。
　したがって、構成ｇは、構成Ｇ−１の「入力画像を取得する」ことに相当する構成を有しているものである。
（イ−３）構成Ｇ−２と構成ｇ及び構成ｄ−１について
　構成ｇにおいて、入力されたＬＲ画像はＬＲ特徴表現となり、構成ｄ−１により、ＬＲ特徴表現は畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されるものである。
　そうすると、構成ｇ及び構成ｄ−１は、構成Ｇ−２のように、ＬＲ画像を畳み込み層によって処理された結果を算出しているといえ、構成Ｇ−２では、畳み込み層によって処理された結果を「特徴残差」と称していることから、構成ｇ及び構成ｄ−１は構成Ｇ−２に相当する構成を有するものである。
（イ−４）構成Ｇ−３と構成ｄ−２について
　上記イ−１（エ−２）の検討より、構成ｄ−２の、「１×１×ｎ１×ｎ２により処理」することとは、畳み込みレイヤーを有するフィルタを適用していることは明らかであるから、構成ｄ−２は「少なくとも一つの畳み込みを実行する」ステップを有しているといえる。
　そうすると、構成ｇ及び構成ｄ−２より、甲１発明２は、構成Ｇ−３に相当する構成を有するものである。
（イ−５）構成Ｇ−４と構成ｄ−３について
　上記（イ−４）の検討より、構成ｄ−３の「１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、構成Ｇ−４の「前記畳み込まれた入力画像」に相当する。
　また、上記（イ−３）の検討より、構成ｄ−３の「畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現」は、構成Ｇ−４の「前記特徴残差」に相当する。
　
　そうすると、構成ｄ−３の「１×１×ｎ１×ｎ２により処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現と、畳み込みとＲｅＬＵからなる層で処理されたＬＲ特徴表現もしくはＬＲ特徴表現をいくつかの残差コンテナで処理した特徴表現とを演算」することは、構成Ｇ−４の「前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用すること」に相当する。
　また、構成ｄ−３の「別の特徴表現にする」ことは、特徴に関するものを出力して生成するものといえるから、構成Ｇ−４の「出力特徴を生成する」ことに相当する。
　したがって、構成ｄ−３は構成Ｇ−４に相当する。
（イ−６）構成Ｇ−５と構成ｇについて
　上記イ−１（イ−２）の検討と同様に、構成ｇの「ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理する」ことは、構成Ｇ−５の「前記出力特徴に基づいて画像残差を生成する」ことに相当する構成を有しているものである。
（ウ）構成Ｈ〜構成Ｈ−２と構成ｆについて
（ウ−１）構成Ｈ−１、構成Ｈ−２について
　構成ｆの再構成部分は、ＨＲ特徴表現に対して畳み込み層を使って処理するものであるから、構成ｆは、構成Ｈ−１の「前記出力特徴に対して畳み込みを実行する」ことに相当する構成を有しているものである。
　また、構成ｆでは、「再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算する」ものであるから、次元を「入力されたＬＲ画像」に合わせる必要があり、構成ｆの「畳み込み層」は、構成Ｈ−１の「前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正」するための構成であるといえる。
　したがって、構成ｆは、構成Ｈ−１に相当する構成を有しているものである。
　上記（イ−６）の検討と同様に、構成ｇの「ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理する」ことは、構成Ｈ−２の「前記画像残差を生成」することに相当する構成を有しているものである。
　そうすると、構成ｆにおける「畳み込み層を使う再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現」についても、再構成部分で処理され生成されたものは、構成Ｈ−２の「画像残差」であるから、構成ｆと構成Ｈ−２は「前記画像残差を生成」する点で共通する。
　よって、構成ｆと構成Ｈ−１、構成Ｈ−２は、「前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」する点で共通する。
　しかし、「特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」することに関して、構成Ｈ−１、構成Ｈ−２は、「該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成を更に有するのに対し、構成ｆは、そのような構成を有するものでない点で相違する。
（ウ−２）構成Ｈについて
　上記（ウ−１）で検討したように、構成ｆは、構成Ｈ−１に相当する構成及び構成Ｈ−２のうちの「画像残差」を生成する構成を有しているものであり、構成ｆの処理は、画像処理を行うプロセッサであるＧＰＵで行うものであるから、甲１発明２は、構成Ｈの「前記プロセッサが構成Ｈ−１に相当する構成及び構成Ｈ−２のうちの「前記画像残差を生成」することに相当する構成を有しているものである。
（ウ−３）構成Ｈ〜構成Ｈ−２と構成ｆについての小括
　以上より、構成Ｈ〜構成Ｈ−２と構成ｆは、
「前記プロセッサが、
　前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
　前記画像残差を生成」する点で共通する。
　しかし、「特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」することに関して、構成Ｈ〜構成Ｈ−２は、「該次元が修正された特徴マップに対して、」更に「該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成を有するのに対し、構成ｆは、そのような構成を有するものでない点で相違する。
（エ）構成Ｆと構成ｆについて
　上記イ−１（カ）の検討と同様に、構成ｆは、構成Ｆに相当する。
（オ）一致点・相違点
　上記（ア）〜（エ）より、本件訂正発明４と甲１発明２の一致点・相違点は、以下のとおりである。
（一致点）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｇ）前記プロセッサが、
（Ｇ−１）入力画像を取得するステップと
（Ｇ−２）前記入力画像を畳み込み層により処理することで特徴残差を算出するステップと、
（Ｇ−３）前記入力画像に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｇ−４）前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用することで出力特徴を生成するステップと、
（Ｇ−５）前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行し、
（Ｈ）前記プロセッサが、
（Ｈ−１）前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
（Ｈ−２）’前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
（相違点）
　「特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」することに関して、本件訂正発明４は、「該次元が修正された特徴マップに対して、」更に「該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成を有するのに対し、甲１発明２は、そのような構成を有するものでない点。
（カ）相違点についての検討
　「特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」との構成は、甲第２号証及び甲第３号証（Single Image Super Resolution - When Model Adaptation Matters”, arXiv：1703.10889.2017年3月）のいずれにも記載も示唆もされていないので、当該構成は、甲１発明２から容易に想定できたものとすることはできない。
（キ）小括
　したがって、本件訂正発明４は、甲１発明２に基づいて当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　イ−３　本件訂正発明５と甲１発明１について
　本件訂正発明５は、本件訂正発明３の装置発明について、カテゴリーが異なる方法発明としたものであり、甲１発明１を方法発明としたものと対比すると、上記イ−１の検討と同様であり、本件訂正発明５は、本件訂正発明３は、甲１発明１に基づいて当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　イ−４　本件訂正発明７と甲１発明３について
（ア）構成Ａと構成ａについて
　上記イ−１（ア）の検討と同様に、構成ａは構成Ａに相当する。
（イ）構成Ｉ〜構成Ｉ−２と構成ｂについて
（イ−１）構成Ｉ−１と構成ｂについて
　上記イ−１（イ−１）の検討と同様に、構成ｂは、構成Ｉ−１の「入力画像を取得する」ことに相当する構成を有しているものである。
（イ−２）構成Ｉ−２と構成ｂについて
　上記イ−１（イ−２）の検討と同様に、構成ｂの「２層の残差ユニット」、「次元を変化させる残差ユニット」、「残差的ディープＣＮＮ」は、それぞれ、構成Ｉ−２の「第１の処理ブロック」、「第２の処理ブロック」、「ニューラルネットワーク」に相当する。
　そして、構成ｂの「２層の残差ユニットと、次元を変化させる残差ユニットを交互に実行する」とは、「２層の残差ユニット」と、「次元を変化させる残差ユニット」を含むものといえる。　
　したがって、構成ｂの「２層の残差ユニットと、次元を変化させる残差ユニットを交互に実行する残差的ディープＣＮＮを用い」ることは、構成Ｉ−２の「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用い」ることに相当する。
　上記イ−１（イ−２）の検討と同様に、構成ｂの「ＬＲ画像を入力し、特徴表現部により、入力されたＬＲ画像から識別的な特徴を抽出しＬＲ特徴表現とし、非線形写像部により、ＬＲ特徴表現からＨＲ特徴表現を生成」することは、構成Ｉ−２の「前記入力画像に基づいて出力特徴を生成」することに相当する。
　上記イ−１（イ−２）の検討と同様に、構成ｂの「ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理する」ことは、構成Ｉ−２の「該出力特徴に基づいて画像残差を生成する」ことに相当する構成を有しているものである。
（イ−３）構成Ｉと構成ｂについて
　上記イ−１（イ−３）の検討と同様に、甲１発明１は、構成Ｉの「前記プロセッサが」構成Ｉ−１及び構成Ｉ−２のステップを「実行」することに相当する構成を有しているものである。
　よって、構成ｂは、構成Ｉ〜構成Ｉ−２に相当する構成を有しているものである。
（ウ）構成Ｃ〜構成Ｃ−２と構成ｃ〜構成ｃ−２について
　上記イ−１（ウ）の検討と同様に、構成ｃ〜構成ｃ−２は、構成Ｃ〜構成Ｃ−２に相当する。
（エ）構成Ｄ〜構成Ｄ−３と構成ｄ〜構成ｄ−３について
　上記イ−１（エ）の検討と同様に、構成ｄ〜構成ｄ−３は、構成Ｄ〜構成Ｄ−３に相当する。
（オ）構成Ｈ〜構成Ｈ−２と構成と構成ｆについて
　上記イ−２（ウ）の検討と同様に、構成Ｈ〜構成Ｈ−２と構成ｆは、
「前記プロセッサが、
　前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
　前記画像残差を生成」する点で共通する。
　しかし、「特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」することに関して、構成Ｈ〜構成Ｈ−２は、「該次元が修正された特徴マップに対して、」更に「該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成を有するのに対し、構成ｆは、そのような構成を有するものでない点で相違する。
（カ）構成Ｆと構成ｆについて
　上記イ−１（エ）の検討と同様に、構成ｆは、構成Ｆに相当する。
（キ）一致点・相違点
　上記（ア）〜（カ）より、本件訂正発明７と甲１発明３の一致点・相違点は、以下のとおりである。
（一致点）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｉ）前記プロセッサが、
（Ｉ−１）入力画像を取得するステップと、
（Ｉ−２）第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
（Ｃ）前記第１の処理ブロックが、
（Ｃ−１）前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
（Ｃ−２）前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｄ）前記第２の処理ブロックが、
（Ｄ−１）前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
（Ｄ−２）前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｄ−３）前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｈ）前記プロセッサが、
（Ｈ−１）前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
（Ｈ−２）’前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
（相違点）
　「特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」することに関して、本件訂正発明７は、「該次元が修正された特徴マップに対して、」更に「該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成を有するのに対し、甲１発明３は、そのような構成を有するものでない点。
（カ）相違点についての検討
　「特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」との構成は、甲第２号証及び甲第３号証のいずれにも記載も示唆もされていないので、当該構成は、甲１発明２から容易に想定できたものとすることはできない。
（キ）小括
　したがって、本件訂正発明７は、甲１発明３に基づいて当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　イ−５　本件訂正発明８と甲１発明１について
（ア）構成Ａ〜構成Ｄ−３、構成Ｆと構成ａ〜ｄ−３、構成ｆについて
　上記イ−１（ア）〜（エ）、（カ）の検討と同様に、構成ａ〜ｄ−３、構成ｆは、構成Ａ〜Ｄ−３、構成Ｆに相当する。
（イ）構成Ｊ〜構成Ｊ−３について
（イ−１）構成Ｊ−１について
　上記イ−１（オ−１）の検討と同様に、甲１発明１は、構成Ｊ−１の「前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成」する構成に相当する構成を有するものである。
（イ−２）構成Ｊ−２、Ｊ−３について
　構成ｆの再構成部分は、ＨＲ特徴表現に対して畳み込み層を使って処理するものであるから、構成ｆと構成Ｊ−２は「前記出力特徴に対して畳み込みを実行する」という点で共通する構成を有しているものである。
　また、構成ｆでは、「再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現と入力されたＬＲ画像とを演算する」ものであるから、次元を「入力されたＬＲ画像」に合わせる必要があり、構成ｆの「畳み込み層」は、構成Ｊ−２の「前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正」するための構成であるといえる。
　上記イ−１（イ−２）の検討と同様に、構成ｂの「ＨＲ特徴表現を、再構成部分で処理する」ことは、構成Ｊ−３の「前記画像残差を生成」することに相当する構成を有しているものである。
　そうすると、構成ｆにおける「畳み込み層を使う再構成部分で処理されたＨＲ特徴表現」についても、再構成部分で処理された生成されたものは、画像残差であるから、構成ｆと構成Ｊ−３は「前記画像残差を生成」する点で共通する。
　よって、構成ｆと構成Ｊ−２、構成Ｊ−３は、「該出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」する点で共通する。
　しかし、上記イ−１（オ−２）の検討と同様に、「該出力特徴」に関して、構成ｆは、本件訂正発明８の「第１の出力特徴」に対応する「２層の残差ユニットの出力」であるのに対し、構成Ｊ−２は、「第２の出力特徴」である点で相違する。
　また、上記イ−２（ウ−１）の検討と同様に「特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」することに関して、構成Ｊ−３は、「該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成を更に有するのに対し、構成ｆは、そのような構成を有するものでない点で相違する。
（イ−３）構成Ｊについて
　上記（イ−１）、（イ−２）で検討したように、構成ｆは、構成Ｊ−１に相当する構成及び構成Ｊ−２、構成Ｊ−３のうちの「前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正」する構成、「画像残差」を生成する構成を有しているものであり、構成ｆの処理は、画像処理を行うプロセッサであるＧＰＵで行うものであるから、甲１発明１は、構成Ｊの「前記プロセッサ」が構成Ｊ−１に相当する構成、構成Ｊ−２、Ｊ−３のうちの「前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、」「前記画像残差を生成」することに相当する構成を有しているものである。
（イ−４）構成Ｊ〜構成Ｊ−３と構成ｆについての小括
　以上より、構成Ｊ〜構成Ｊ−３と構成ｆは、
「前記プロセッサが、
　前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、
　該出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
　前記画像残差を生成」する点で共通する。
　しかし、「該出力特徴」に関して、構成ｆは、本件訂正発明８の「第１の出力特徴」に対応する「２層の残差ユニットの出力」であるのに対し、構成Ｊ−２は、「第２の出力特徴」である点で相違する。
　また、「特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」することに関して、構成Ｊ〜構成Ｊ−３は、「該次元が修正された特徴マップに対して、」更に「該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成を有するのに対し、構成ｆは、そのような構成を有するものでない点で相違する。
（ウ）一致点・相違点
　上記（ア）、（イ）より、本件訂正発明８と甲１発明１の一致点・相違点は、以下のとおりである。
（一致点）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｂ）前記プロセッサが、
（Ｂ−１）入力画像を取得するステップと、
（Ｂ−２）第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
（Ｃ）前記第１の処理ブロックが、
（Ｃ−１）前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
（Ｃ−２）前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｄ）前記第２の処理ブロックが、
（Ｄ−１）前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
（Ｄ−２）前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｄ−３）前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｊ）前記プロセッサが、
（Ｊ−１）前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、
（Ｊ−２）’該出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、
（Ｊ−３）’前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
（相違点１）
　該出力特徴に対して畳み込みを実行することにおける「該出力特徴」に関して、本件訂正発明８は、「第２の出力特徴」であるのに対し、甲１発明１は、本件訂正発明８の「第１の出力特徴」に対応する「２層の残差ユニットの出力」である点。
（相違点２）
　「特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、前記画像残差を生成」することに関して、本件訂正発明８は、「該次元が修正された特徴マップに対して、」更に「該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」構成を有するのに対し、甲１発明１は、そのような構成を有するものでない点。
（エ）相違点についての検討
　上記イ−１（ク）、上記イ−２（カ）で検討したように、相違点１、２に係る構成については、いずれも甲１発明１から容易に想定できたものとすることはできない。
（オ）小括
　したがって、本件訂正発明８は、甲１発明１に基づいて当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　ウ　（２）のまとめ
　したがって、本件訂正発明３〜５、７、８は、甲１発明１〜甲１発明３のいずれかに基づいて当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
（３）まとめ
　上記（１）、（２）より、取消理由通知書（決定の予告）に記載した取消理由により、請求項３〜５、７、８に係る特許を取り消すことはできない。
（４）本件訂正発明に対する特許異議申立人の主張について
　ア　本件訂正発明３について
　本件訂正発明３について、特許異議申立人は、令和１年９月２６日付け意見書にて、以下のような主張をしている。
「第２に、本件訂正発明３’の構成Ｅ−２では、第２の出力特徴に基づいて画像残差を生成するとしか規定されていない。すなわち、構成Ｅ−２では第２の出力特徴から画像残差を生成するにあたっての処理内容が何ら規定されていないため、第２の出力特徴から始まって画像残差が生成されてさえいれば構成Ｅ−２の構成は満足される（なお、「基づく」の通常の意味は「基として起こる。基礎にする。よりどころにする。」（広辞苑第４版）であることを付記する）。
　甲第１号証に記載の発明のうち、例えばＴａｂｌｅ４に記載の「Ｒ（６４２，３２２，１６２，１６２，３２２，６４２）」では、以下の参考図１に示す通り、第２の処理ブロックに相当するブロックの出力（第２の出力特徴に相当）を基として、第１の処理ブロックに相当する箇所と再構成部を経て、入力画像を高解像度化する画像成分（画像残差に相当）が演算されている。」（２頁３１行〜３頁３行）
　しかし、「前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し、」との記載からみて、第２の出力特徴の生成後に、更に第１の処理ブロックを経るのであれば、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することにより生成されるものは、第１の出力特徴である。そして、このような場合には、「前記第１の出力特徴を生成し、該第１の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し、」と記載するものであると考えるのが自然であるから、特許異議申立人の主張を認めることはできない。
　イ　本件訂正発明４について
　本件訂正発明４について、特許異議申立人は、令和１年９月２６日付け意見書にて、以下のような主張をしている。　
「第２に、構成Ｈ−２では特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理が行われることしか規定されていない。すなわち構成Ｈ−２では、係数が機械学習によって再計算および更新されることで設定されることは限定されていない。したがって、構成Ｈは、単に各画素に対して共通の値（機械学習の結果により設定されたわけでは
ない
　しかし、特許異議申立人が主張する処理が含まれるとしても、上記（２）イ−２（カ）で検討したように、「特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行する」との構成は、甲第２号証及び甲第３号証のいずれにも記載も示唆もされておらず、当該構成は、甲１発明２から容易に想定できたものとすることはできないので、特許異議申立人の主張を認めることはできない。
　ウ　本件訂正発明５、７、８について
　本件訂正発明５、７、８について、特許異議申立人は、令和１年９月２６日付け意見書にて、本件訂正発明３、４と同様の主張をしており、上記ア、イと同様の理由により、特許異議申立人の主張を認めることはできない。
第５　取消理由通知（決定の予告）において採用しなかった特許異議申立理由について
　１　特許異議申立書における特許異議申立理由
　特許異議申立書における、請求項１〜６に係る特許に対しての特許異議申立理由は、以下のとおりである。（特許異議申立書の「３．申立ての理由（５）むすび」）
（１）理由１：特許法第２９条第１項第３号（同法第１１３条第２号）
　ア　本件特許発明１〜３、５、６は、甲第１号証に記載された発明である。
　イ　本件特許発明１、５、６は、甲第３号証に記載された発明である。
（２）理由２：特許法第２９条第２項（同法第１１３条第２号）
　ア　本件特許発明１〜３、５、６は、甲第１号証に記載された甲１発明および甲第２号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
　イ　本件特許発明２、３は、甲第３号証に記載された甲３発明および甲第１号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものである。
（３）理由３：特許法第３６条第６項第２号（同法第１１３条第４号）
　本件特許発明４は、以下のように、本件特許明細書および本件特許図面の記載並びに出願時の技術常識を考慮しても、意味内容を理解できない不明確なものであるから、特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
　なお、理由３に関して、特許異議申立人は、特許異議申立書において以下の主張をしている。
「本件特許発明４の構成Ｏは「前記出力特徴に対して特徴スケーリングを実行することで前記画像残差を生成する」ことを特定したものである。
　“特徴スケーリング”との語を含む文言で限定される本件特許発明４は、本件特許の出願時の技術常識を考慮してもそれ自体で明確ではない。
（中略）
　このため、本件特許発明４の“特徴スケーリングを実行する”処理は、少なくとも「特徴マップの全要素に共通の係数λを乗ずる処理」を包含すると処理であると推察される。しかしながら、本件特許明細書および本件特許図面には、“特徴スケーリングを実行する”処理の外延について何ら規定されていない。また、本件特許明細書の段落００５１に記載された特徴スケーリングの一具体例の説明を出願時の技術常識をもって考慮しても、如何なる処理であれば特徴スケーリングに該当し、如何なる処理であれば特徴スケーリングに該当しないのかを把握することができない。」（特許異議申立書３８頁９行〜３９頁３行）
　２　当審の判断
（１）上記１（１）、（２）について
　ア　上記１（１）、（２）の本件特許発明に対応する本件訂正発明について
　訂正により、請求項１、２、６は削除され、請求項４のうち請求項２を引用するものについて新たに請求項７とし、請求項４のうち請求項３を引用するものについて新たに請求項８とした。
　よって、理由１、２に対応する本件訂正発明は、本件訂正発明３、５である。以下では、本件訂正発明３、５について検討する。
　イ　上記１（１）アについて
　上記第４の２（２）イ−１（キ）で検討したように、本件訂正発明３と甲１発明１を対比すると、両者は上記相違点を有するものであるから、本件訂正発明３は、甲１発明１と同一ではない。
　ウ　上記１（１）イについて
（ア）甲第３号証
（ア−１）甲第３号証に記載された事項
　甲第３号証には、図面とともに以下の事項が記載されている。
　なお、説明のために、下線を当審において付与した。また、訳については、異議申立書を参考にして当審で作成したものである。　
　ａ　「Single image super-resolution aims at reconstructing a high resolution (HR) image for a given low resolution (LR) input.」（１頁左欄２６〜２７行）
（この単一画像超解像は、ある
低解像度（ＬＲ）入力に対する高解像度（ＨＲ）画像を再構成する
　ｂ　「We tackle these problems by proposing our novel Deep Projection convolutional neural Network (DPN) depicted in Fig.2. DPN has three parts: feature extraction/representation, inference, and reconstruction. The feature extraction part are plain stacking convolutional and ReLU layers as usual, the inference part consists of projection units and the reconstruction only applies convolutional layers to restore HR images.」（２頁右欄２９〜３６行）
（我々は、図２に示された我々の新しい
ディーププロジェクション畳み込みニューラルネットワーク（ＤＰＮ）
特徴抽出部は、
畳み込みとＲｅＬＵの層がプレーンに積み重なっており、推定部は複数のプロジェクションユニットにより構成され、再構成部は、畳み込み層のみを用いてＨＲ画像を復元する
　ｃ　「Our Deep Projection convolutional neural Network (DPN) is composed of several Cells which have certain number of projection units a s shown in Fig.2. Each unit consists of a summation between the output of 2 stacked conv+ReLU and the output of a conv layer as in Fig.3.」（３頁左欄３４行〜右欄１行）
（我々の
ディーププロジェクション畳み込みニューラルネットワーク（ＤＰＮ）は、
プロジェクションユニットを有するいくつかのセルにより構成されている
それぞれのユニットは、図３に示すように、２つの積み重ねられた畳み込み＋ＲｅＬＵの出力と畳み込み層の出力とを加算する
　ｄ　「All the experiments use the deep learning toolboxmatconvnet and a single NVIDIA K40/K80 GPU card.」
（全ての実験は、ディープラーニングツールボックスmatconvnet［２３］と単一のNVIDIAK40/K80 
GPUカードを使用する
　ｅ
　ｆ
　ｇ
（ア−２）甲第３号証に記載された発明
　上記甲第３号証の記載事項及び関連する図面並びにこの分野における技術常識を考慮して甲第３号証に記載された発明を認定する。
　ａ　上記（ア−１）ｅ及びｆのFig.2及びFig.3について
　Fig.2のInferenceにおける各プロジェクションユニット、Fig.3(a)のプロジェクションユニットへの入力は、特徴抽出部からの出力（Fig.2のFeature representationからの出力）もしくは特徴抽出部からの出力を処理した出力（例えば、Fig.2の中央のユニットへの入力は、特徴抽出部からの出力を左側のユニットで処理した出力）である。
　Fig.2より、推定部の出力を、再構成部の畳み込み層に入力しているものである。
　Fig.2より、再構成部の畳み込み層から出力されたものとＬＲ入力を加算してＨＲ画像を復元するものである。
　ｂ　上記ａ及び、上記（ア−１）ａ〜ｄに摘記した甲第３号証の記載事項から、甲第３号証には、以下の発明（以下、「甲３発明」という。）が記載されている。
　なお、説明のために（ａ３）〜（ｈ３）の記号を当審において付与した。以下、構成ａ３〜構成ｈ３と称することにする。
（甲３発明）
（ａ３）ＧＰＵカードを使用するものであり、ＬＲ入力に対するＨＲ画像を再構成する装置において、
（ｂ３）ＬＲ入力を行い、
（ｃ３）ディーププロジェクション畳み込みニューラルネットワークは、プロジェクションユニットを有するいくつかのセルにより構成され、
（ｄ３）入力されたＬＲを、畳み込み層とＲｅＬＵ層がプレーンに積み重なっている特徴抽出部に入力し、
（ｅ３）特徴抽出部からの出力を、複数のプロジェクションユニットにより構成される推定部に入力し、
（ｆ３）プロジェクションユニットは、
（ｆ３−１）特徴抽出部からの出力もしくは特徴抽出部からの出力を処理した出力を、２つの畳み込み層＋ＲｅＬＵ層の積み重ねに入力し、
（ｆ３−２）特徴抽出部からの出力もしくは特徴抽出部からの出力を処理した出力を、畳み込み層に入力し、
（ｆ３−３）２つの積み重ねられた畳み込み＋ＲｅＬＵの出力と畳み込み層の出力とを加算するものであり、
（ｇ３）推定部の出力を、再構成部の畳み込み層に入力し、
（ｈ３）再構成部の畳み込み層から出力されたものとＬＲ入力を加算してＨＲ画像を復元するものである
（ａ３）ＬＲ入力に対するＨＲ画像を再構成する装置。」
（イ）本件訂正発明３と甲３発明について
　ａ　構成Ａと構成ａ３について
　構成ａ３の「ＧＰＵカード」は、画像処理を行うプロセッサであり、「ＬＲ入力に対するＨＲ画像を再構成する装置」は、画像処理を行う装置といえるので、構成ａ３は構成Ａに相当する。　
　ｂ　構成Ｂ〜構成Ｂ−２について
　ｂ−１　構成Ｂ−１と構成ｂ３について　
　構成ｂ３は、「ＬＲ入力」を行うものであり、構成Ｂ−１の「入力画像を取得する」ことに相当する構成を有しているものである。
　ｂ−２　構成Ｂ−２について
　甲３発明は、構成ｂ３、構成ｃ３−３、構成ｆ３−３、構成ｈ３より、プロジェクションユニットを実行するディーププロジェクション畳み込みニューラルネットワークを用いて、ＬＲに基づいて、２つの積み重ねられた畳み込み＋ＲｅＬＵの出力と畳み込み層の出力とを加算したものを生成し、当該２つの積み重ねられた畳み込み＋ＲｅＬＵの出力と畳み込み層の出力とを加算したものに基づいて、再構成部の畳み込み層から出力されたものを生成する構成であるといえる。
　ここで、「プロジェクションユニット」、「ディーププロジェクション畳み込みニューラルネットワーク」、「ＬＲ」、「２つの積み重ねられた畳み込み＋ＲｅＬＵの出力と畳み込み層の出力とを加算したもの」、「再構成部の畳み込み層から出力されたもの」は、構成Ｂ−２の「第２の処理ブロック」、「ニューラルネットワーク」、「入力画像」、「出力特徴」、「画像残差」に相当する。
　したがって、甲３発明と構成Ｂ−２は、「第２の処理ブロックを実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成する」という点で共通する。
　しかし、下記ｃで検討するように、甲３発明は、構成Ｂ−２のような「第１の処理ブロック」を有するものでなく、そのことに起因して、「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する」構成でない点で相違する。
　ｂ−３　構成Ｂについて
　甲３発明の処理は、画像処理を行うプロセッサであるＧＰＵカードで処理させるものといえるから、甲３発明は、構成Ｂの「前記プロセッサが」構成Ｂ−１及び構成Ｂ−２のうちの共通するステップを「実行」することに相当する構成を有しているものである。
　ｂ−４　構成Ｂ〜構成Ｂ−２についてのまとめ
　以上より、甲３発明と構成Ｂ〜構成Ｂ−２は、「前記プロセッサが、入力画像を取得するステップと、第２の処理ブロックを実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行」する点で共通する。
　しかし、甲３発明は、「第１の処理ブロック」を有するものでなく、そのことに起因して、「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する」構成でない点で相違する。
　ｃ　構成Ｃ〜構成Ｃ−２について
　甲３発明の推定部は、プロジェクションユニットのみにより構成されており、構成Ｃ〜構成Ｃ−２の「第１の処理ブロック」に相当する構成を有するものではない。
　ｄ　構成Ｄ〜構成Ｄ−３と構成ｆ３〜構成ｆ３−３について
　構成ｆ３の「プロジェクションユニット」は、構成Ｄの「第２の処理ブロック」に相当する。
　構成ｆ３−１の「特徴抽出部からの出力もしくは特徴抽出部からの出力を処理した出力」は、いずれも、構成ｂ３のＬＲ入力に基づいたものであるから、構成Ｄ−１の「前記入力画像に基づく第２の入力特徴」に相当する。
　構成ｆ３−１の「２つの畳み込み層＋ＲｅＬＵ層の積み重ね」は、構成Ｄ−１の「第２の畳み込み層」に相当する。
　そして、構成ｆ３−１における「２つの畳み込み層＋ＲｅＬＵ層の積み重ね」の出力は、構成Ｄ−１の「第２の特徴残差」に相当する。
　構成ｆ３−２の「特徴抽出部からの出力もしくは特徴抽出部からの出力を処理した出力」、「畳み込み層」は、構成Ｄ−２の「前記第２の入力特徴」、「少なくとも一つの畳み込み」に相当する。
　構成ｆ３−３の「２つの積み重ねられた畳み込み＋ＲｅＬＵの出力と畳み込み層の出力とを加算する」ことは、構成Ｄ−３の「前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用すること」に相当する。
　そして、構成ｆ３−３により生成されたものは、構成Ｄ−３の「第２の出力特徴」に相当する。
　以上より、構成ｆ３〜構成ｆ３−３は、構成Ｄ〜構成Ｄ−３に相当する。
　ｅ　構成Ｅ〜構成Ｅ−２について
　ｅ−１　構成Ｅ−１について
　上記ｂ−２で検討したように、甲３発明は、構成Ｂ−２の「ニューラルネットワーク」を用いる構成を有するものである。
　また、上記ｄで検討したように、甲３発明は、構成Ｄ〜構成Ｄ−３に相当する構成を有するものであるから、甲３発明と構成Ｅ−１は「前記第２の処理ブロックを実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成」する構成を有するものである。
　しかし、上記ｂ−２、ｃで検討したように、甲３発明は、「第１の処理ブロック」を有するものでなく、そのことに起因して、「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する」構成でない点で相違する。
　ｅ−２　構成Ｅ−２について
　甲３発明では、構成ｆ３−３により生成されたものを、構成ｇ３により、再構成部の畳み込み層に入力し、再構成部の畳み込み層から出力されたものを生成するものである。
　ここで、「構成ｆ３−３により生成されたもの」、「再構成部の畳み込み層から出力されたもの」は、それぞれ、本件訂正発明３の「第２の出力特徴」、「画像残差」に相当するので、甲３発明は、構成Ｅ−２に相当する構成を有するものである。
　ｅ−３　構成Ｅについて
　以上より、甲３発明は、構成Ｅ−１のうちの「前記第２の処理ブロックを実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成」する構成に相当する構成及び構成Ｅ−２に相当する構成を有しているものであり、当該構成の処理は、画像処理を行うプロセッサであるＧＰＵで処理させるものといえるから、甲３発明は、構成Ｅの「前記プロセッサが」構成Ｅ−１のうちの「前記第２の処理ブロックを実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成」する構成及び構成Ｅ−２に相当する構成を有しているものである。
　ｅ−４　構成Ｅ〜構成Ｅ−２についての小括
　以上より、構成Ｅ〜構成Ｅ−２と甲３発明は、
「前記プロセッサが、
　前記第２の処理ブロックを実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、
　該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成」する点で共通する。
　しかし、甲３発明は、「第１の処理ブロック」を有するものでなく、そのことに起因して、「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する」構成でない点で相違する。
　ｆ　構成Ｆと構成ｈ３について
　構成ｈ３の「再構成部の畳み込み層から出力されたもの」、「ＬＲ入力」、「ＨＲ画像」は、それぞれ、構成Ｆの「画像残差」、「入力画像」、「入力画像よりも解像度が高い高解像度画像」に相当する。
　したがって、構成ｈ３は、構成Ｆに相当する。
　
　ｇ　一致点・相違点
　上記ａ〜ｆより、本件訂正発明３と甲３発明の一致点・相違点は、以下のとおりである。
（一致点）
（Ａ）プロセッサを備える画像処理装置であって、
（Ｂ）前記プロセッサが、
（Ｂ−１）入力画像を取得するステップと、
（Ｂ−２）’第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
（Ｄ）前記第２の処理ブロックが、
（Ｄ−１）前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
（Ｄ−２）前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
（Ｄ−３）前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
（Ｅ）前記プロセッサが、
（Ｅ−１）前記第２の処理ブロックを実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、
（Ｅ−２）該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し、
（Ｆ）前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
（Ａ）画像処理装置。
（相違点）
　本件訂正発明３は、「第１の処理ブロック」を有するのに対し、甲３発明は、そのようなブロックを有するものでなく、そのことに起因して、本件訂正発明３は、前記第１の処理ブロックが、前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを」含むのに対し、甲３発明は、そのようなステップを有するものでなく、さらに、本件訂正発明３は、「第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する」のに対し、甲３発明は、「第２の処理ブロックを実行する」ものである点。
　ｈ　小括
　両者は上記相違点を有するものであるから、本件訂正発明３は、甲３発明と同一ではない。
　また、本件訂正発明５は、本件訂正発明３の装置発明について、カテゴリーが異なる方法発明としたものであり、甲３発明を方法発明としたものと対比すると、上記ａ〜ｇの検討と同様であり、本件訂正発明５は、甲３発明と同一ではない。
　エ　上記１（２）アについて
　本件訂正発明３と甲１発明１との対比については、上記第４の２（２）イ−１で検討したとおりであり、本件訂正発明３は、甲１発明１に基づいて当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　そして、甲２技術は、上記第４の２（２）ア−２、第４の２（２）イ−１（エ−２）で検討したように、「非線形写像において、ｎ１次元のベクトルをｎ２次元のベクトルに変換する際に、空間的サポート１×１である畳み込みレイヤーを追加したサイズがｎ１×１×１×ｎ２のフィルタを適用する技術。」が記載されているだけであり、本件訂正発明３は、甲第１号証に記載された甲１発明および甲第２号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　また、本件訂正発明５は、本件訂正発明３の装置発明について、カテゴリーが異なる方法発明としたものであるから、同様に、甲第１号証に記載された甲１発明および甲第２号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　オ　上記１（２）イについて
　上記ウ（イ）ｇの相違点について検討する。
　甲第１号証の「２層の残差ユニット」のように、本件訂正発明３の「第１の処理ブロック」に相当する構成は、出願時において、知られている構成である。
　また、上記ウ（アー１）ｆのように、甲第３号証のFig.3には、（ｄ）として、本件訂正発明３の「第１の処理ブロック」に相当する構成が開示されている。
　しかし、甲第３号証の５頁「C.Importance of preserving negative information」の項の記載や、上記ウ（ア−１）ｇのTABLE II（conv+after actとidentity+after act）の記載からみて、Fig.3（ｄ）の構成は、本件訂正発明３の「第２の処理ブロック」に対応するFig.3（ａ）の構成と比較してＰＳＮＲが低いものであり、甲第３号証に接した当業者が甲第１号証の記載を参酌しても、甲３発明において、本件訂正発明３の「第１の処理ブロック」に相当する構成を採用することは考えられないものであり、ましてや、第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行する構成を想定することはできないものといえる。
　したがって、本件訂正発明３は、甲第３号証に記載された甲３発明および甲第１号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。
　また、本件訂正発明５は、本件訂正発明３の装置発明について、カテゴリーが異なる方法発明としたものであるから、同様に、甲第３号証に記載された甲３発明および甲第１号証に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたとすることはできない。　
（２）上記１（３）について
　訂正により、本件訂正発明４の「特徴スケーリング」は、「該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である」ことに限定された。
　したがって、本件訂正発明４は、明確である。
（３）まとめ
　上記（１）、（２）より、特許異議申立理由を採用することはできない。
第６　むすび
　以上のとおりであるから、取消理由通知（決定の予告）に記載した取消理由及び特許異議申立書に記載した特許異議申立理由によっては、本件請求項３、４、５、７、８に係る特許を取り消すことはできない。
　また、他に本件請求項３、４、５、７、８に係る特許を取り消すべき理由を発見しない。
　さらに、本件請求項１、２、６に係る特許は、訂正により、削除されたため、本件特許の請求項１、２、６に対して、特許異議申立人丸山美穂がした特許異議の申立てについては、対象となる請求項が存在しない。
　よって、結論のとおり決定する。
【異議決定日】
令和２年２月２０日（２０２０．２．２０）
【訂正の要旨】
審決（決定）の【理由】欄参照。
（５７）【特許請求の範囲】
　【請求項１】
（削除）
　【請求項２】
（削除）
　【請求項３】
　
プロセッサを備える画像処理装置であって、
　
前記プロセッサが、
　
入力画像を取得するステップと、
　
第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
　
前記第１の処理ブロックが、
　
前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　
前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記第２の処理ブロックが、
　
前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　
前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　
前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　前記プロセッサが
、
することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し
　
前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理装置。
　【請求項４】
　
プロセッサを備える画像処理装置であって、
　
前記プロセッサが、
　
入力画像を取得するステップと、
　
前記入力画像を畳み込み層により処理することで特徴残差を算出するステップと、
　
前記入力画像に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　
前記畳み込まれた入力画像に前記特徴残差を適用することで出力特徴を生成するステップと、
　
前記出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップとを実行し、
　前記プロセッサが、前記出力特徴に対して
畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である
、
し
　
前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理装置。
　【請求項５】
　プロセッサを備える画像処理装置により実行される画像処理方法であって、
　入力画像を取得するステップと、
　
第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて
し、該
を含み、
　
前記第１の処理ブロックが、
　
前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　
前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記第２の処理ブロックが、
　
前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　
前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　
前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記画像残差を生成するステップでは、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に基づいて前記画像残差を生成し
　前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理方法。
　【請求項６】
（削除）
　【請求項７】
　
プロセッサを備える画像処理装置であって、
　
前記プロセッサが、
　
入力画像を取得するステップと、
　
第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを含むニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
　
前記第１の処理ブロックが、
　
前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　
前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記第２の処理ブロックが、
　
前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　
前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　
前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記プロセッサが、前記出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し、
　
前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理装置。
　【請求項８】
　
プロセッサを備える画像処理装置であって、
　
前記プロセッサが、
　
入力画像を取得するステップと、
　
第１の処理ブロックおよび第２の処理ブロックを交互に実行するニューラルネットワークを用いて、前記入力画像に基づいて出力特徴を生成し、該出力特徴に基づいて画像残差を生成するステップと
を実行し、
　
前記第１の処理ブロックが、
　
前記入力画像に基づく第１の入力特徴を第１の畳み込み層により処理することで第１の特徴残差を算出するステップと、
　
前記第１の入力特徴に前記第１の特徴残差を適用することで第１の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記第２の処理ブロックが、
　
前記入力画像に基づく第２の入力特徴を第２の畳み込み層により処理することで第２の特徴残差を算出するステップと、
　
前記第２の入力特徴に対して少なくとも一つの畳み込みを実行するステップと、
　
前記畳み込まれた第２の入力特徴に前記第２の特徴残差を適用することで第２の出力特徴を生成するステップとを含み、
　
前記プロセッサが、前記第１の処理ブロックおよび前記第２の処理ブロックを交互に実行することで、前記ニューラルネットワークを用いて前記入力画像に基づいて前記第２の出力特徴を生成し、該第２の出力特徴に対して畳み込みを実行することで、前記入力画像の全画素に対応する特徴マップの次元を前記入力画像に合わせるように修正し、該次元が修正された特徴マップに対して、該特徴マップの全要素に共通の係数を乗ずる処理である特徴スケーリングを実行することで、前記画像残差を生成し、
　
前記画像残差が前記入力画像に適用されることで、前記入力画像よりも解像度が高い高解像度画像が生成される、
画像処理装置。