(57)【要約】本願の実施例は、深層モデルの訓練方法及びその装置、電子機器並びに記憶媒体を開示する。前記深層学習モデルの訓練方法は、第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することであって、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である、ことと、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成することと、前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行うことと、を含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
深層学習モデルの訓練方法であって、
第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することであって、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である、ことと、
前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成することと、
前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第２モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行うことと、を含む、前記方法。
【請求項２】
前記方法は更に、
ｎがＮ未満であるかどうかを判定することであって、Ｎは、最大訓練回数である、ことを含み、
前記第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することは、
ｎがＮ未満であれば、第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することを含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は更に、
前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得することと、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの訓練セットを生成することと、を含むことを特徴とする
請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得することは、
複数の分割対象を含む訓練画像及び前記分割対象の外接枠を取得することを含み、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することは、
前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することと、
前記訓練データ及び前記注釈輪郭に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することと、を含むことを特徴とする
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することは、
前記外接枠に基づいて、重複部分を有する２つの前記分割対象の分割境界を生成することと、
前記訓練データ及び前記分割境界に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することと、を更に含むことを特徴とする
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することは、
前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、細胞形状と一致する前記外接枠の内接楕円を描画することを含むことを特徴とする
請求項４に記載の方法。
【請求項７】
深層学習モデルの訓練装置であって、
第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得するように構成される注釈モジュールであって、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である、注釈モジュールと、
前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成するように構成される第１生成モジュールと、
前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第２モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行うように構成される訓練モジュールと、を備える、前記装置。
【請求項８】
前記装置は更に、
ｎがＮ未満であるかどうかを判定するように構成される判定モジュールであって、Ｎは、最大訓練回数である、判定モジュールを備え、
前記注釈モジュールは、ｎがＮ未満であれば、第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得するように構成されることを特徴とする
請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記装置は更に、
前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得するように構成される取得モジュールと、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成される第２生成モジュールと、を備えることを特徴とする
請求項７又は８に記載の装置。
【請求項１０】
前記取得モジュールは、複数の分割対象を含む訓練画像及び前記分割対象の外接枠を取得するように構成され、
前記第２生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画し、前記訓練データ及び前記注釈輪郭に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成されることを特徴とする
請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記第１生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、重複部分を有する２つの前記分割対象の分割境界を生成し、前記訓練データ及び前記分割境界に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成されることを特徴とする
請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記第２生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、細胞形状と一致する前記外接枠の内接楕円を描画するように構成されることを特徴とする
請求項１０に記載の装置。
【請求項１３】
コンピュータ実行可能な命令を記憶するコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、請求項１から６のうちいずれか一項に記載の方法を実施できる、前記コンピュータ記憶媒体。
【請求項１４】
電子機器であって、
メモリと、
前記メモリに接続され、前記メモリに記憶されているコンピュータ実行可能な命令を実行して、請求項１から６のうちいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されるプロセッサと、を備える、前記電子機器。
【請求項１５】
コンピュータ実行可能な命令を含むコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、請求項１から６のうちいずれか一項に記載の方法を実施できる、前記コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、２０１８年１２月２９日に提出された出願番号２０１８１１６４６７３６．０の中国特許出願に基づく優先権を主張し、該中国特許出願の全内容が参照として本願に組み込まれる。
【０００２】
本願は、情報技術分野に関するが、これに限定されず、特に、深層モデルの訓練方法及びその装置、電子機器並びに記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
深層学習モデルは、訓練セットにより訓練された後、一定の分類又は認識能力を持つ。前記訓練セットは、一般的には、訓練データ及び訓練データの注釈データを含む。しかしながら、一般的には、注釈データは、人手による手動注釈付けを必要とする。全ての訓練データに対して純粋な手動注釈付けを行う場合、作業量が大きく、効率が低く、且つ注釈付け過程において、人為的な誤りが存在する。一方で、精度の高い注釈を実現させる必要がある場合、例えば、画像領域の注釈を例として、画素レベルで分割を行う必要がある。純粋な手動注釈付けが画素レベルでの分割を達成するために、非常に困難であり、且つ注釈精度の確保も困難である。
【０００４】
従って、純粋な手動注釈付けが行われた訓練データに基づいて深層学習モデルの訓練を行う場合、訓練効率が低く、訓練で得られたモデルの精度が低いため、モデルの分類又は認識能力の精度は、予想されたものを下回ってしまう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これに鑑み、本願の実施例は、深層モデルの訓練方法及びその装置、電子機器並びに記憶媒体を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の技術的解決手段は、以下のように実現される。
【０００７】
本願の実施例に係る第１態様によれば、深層学習モデルの訓練方法を提供する。前記方法は、
第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することであって、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である、ことと、
前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成することと、
前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第２モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行うことと、を含む。
【０００８】
上記技術的解決手段によれば、前記方法は更に、
ｎがＮ未満であるかどうかを判定することであって、Ｎは、最大訓練回数である、ことを含み、
前記第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することは、
ｎがＮ未満であれば、第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することを含む。
【０００９】
上記技術的解決手段によれば、前記方法は更に、
前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得することと、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの訓練セットを生成することと、を含む。
【００１０】
上記技術的解決手段によれば、前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得することは、
複数の分割対象を含む訓練画像及び前記分割対象の外接枠を取得することを含み、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することは、
前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することと、
前記訓練データ及び前記注釈輪郭に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することと、を含む。
【００１１】
上記技術的解決手段によれば、前記注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することは、
前記外接枠に基づいて、重複部分を有する２つの前記分割対象の分割境界を生成することと、
前記訓練データ及び前記分割境界に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することと、を更に含む。
【００１２】
上記技術的解決手段によれば、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することは、
前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、細胞形状と一致する前記外接枠の内接楕円を描画することを含む。
【００１３】
本願の実施例に係る第２態様によれば、深層学習モデルの訓練装置を提供する。前記装置は、
第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得するように構成される注釈モジュールであって、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である、注釈モジュールと、
前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成するように構成される第１生成モジュールと、
前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第２モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行うように構成される訓練モジュールと、を備える。
【００１４】
上記技術的解決手段によれば、前記装置は更に、
ｎがＮ未満であるかどうかを判定するように構成される判定モジュールであって、Ｎは、最大訓練回数である、判定モジュールを備え、
前記注釈モジュールは、ｎがＮ未満であれば、第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得するように構成される。
【００１５】
上記技術的解決手段によれば、前記装置は更に、
前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得するように構成される取得モジュールと、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成される第２生成モジュールと、を備える。
【００１６】
上記技術的解決手段によれば、前記取得モジュールは、複数の分割対象を含む訓練画像及び前記分割対象の外接枠を取得するように構成され、
前記第２生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画し、前記訓練データ及び前記注釈輪郭に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成される。
【００１７】
上記技術的解決手段によれば、前記第１生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、重複部分を有する２つの前記分割対象の分割境界を生成し、前記訓練データ及び前記分割境界に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成される。
【００１８】
上記技術的解決手段によれば、前記第２生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、細胞形状と一致する前記外接枠の内接楕円を描画するように構成される。
【００１９】
本願の実施例に係る第３態様によれば、コンピュータ記憶媒体を提供する。前記コンピュータ記憶媒体にコンピュータ実行可能な命令が記憶されており、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、前記いずれか１つの技術的解決手段で提供される深層学習モデルの訓練方法を実施できる。
【００２０】
本願の実施例に係る第４態様によれば、電子機器を提供する。前記電子機器は、
メモリと、
前記メモリに接続され、前記メモリに記憶されているコンピュータ実行可能な命令を実行して、前記いずれか１つの技術的解決手段で提供される深層学習モデルの訓練方法を実施するように構成されるプロセッサと、を備える。
【００２１】
本願の実施例に係る第５態様によれば、コンピュータプログラム製品を提供する。前記プログラム製品は、コンピュータ実行可能な命令を含み、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、前記いずれか１つの技術的解決手段で提供される深層学習モデルの訓練方法を実施できる。
【発明の効果】
【００２２】
本願の実施例で提供される技術的解決手段では、深層学習モデルに対して前回の訓練を行った後、訓練データに対して注釈付けを行うことで、注釈情報を得る。該注釈情報は、もう１つのモデルの次回の訓練の訓練サンプルとして用いられる。極めて少ない初期手動注釈付けによる訓練データを利用してモデル訓練を行う。続いて、段階的に収束した第１モデル及び第２モデルを利用して、出力された注釈データを認識してもう１つのモデルの次回の訓練サンプルとする。深層学習モデルの前回訓練過程において、モデルパラメータは、大部分の正しく注釈付けされたデータに基づいて生成される。少量の正しく注釈付けされていないか又は注釈精度が低いデータから深層学習モデルに与える影響は小さい。このように複数回の反復を行うことにより、深層学習モデルの注釈情報は、ますます正確になる。ますます正確になった注釈情報を訓練データとして用いると、深層学習モデルの訓練結果は、ますます好適になる。モデルは、自体の注釈情報を利用して訓練サンプルを構築するため、手動注釈付けされるデータ量を減少させ、手動注釈付けによる低い効率及び人為的誤りを減少させる。従って、モデル訓練速度が速く、訓練効果が高いという特徴を有する。また、このような方式で訓練された深層学習モデルは、分類又は認識精度が高いという特徴を有する。なお、本実施例において、少なくとも２つのモデルを同時に訓練するため、単一のモデルが、誤った特徴を学習した後、反復を行って深層学習モデルの最終的学習異常を引き起こしてしまうことを減少させる。本実施例において、モデルの前回の訓練を行った後に訓練データを注釈付けした結果を、もう１つのモデルの次回の学習に用いることができる。従って、２つのモデルを利用して次回の訓練データを互いに用意し、単一モデルの反復による誤りの強化を減少させ、モデル学習エラーの発生を減少させ、深層学習モデルの訓練効果を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本願の実施例による第１深層学習モデルの訓練方法を示すフローチャートである。
【図２】本願の実施例による第２深層学習モデルの訓練方法を示すフローチャートである。
【図３】本願の実施例による第３深層学習モデルの訓練方法を示すフローチャートである。
【図４】本願の実施例による深層学習モデルの訓練装置の構造を示す概略図である。
【図５】本願の実施例による訓練セットの変動を示す概略図である。
【図６】本願の実施例による電子機器の構造を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、明細書の図面及び具体的な実施例を参照しながら、本願の技術的解決手段を更に詳しく説明する。
【００２５】
図１に示すように、本実施例は、深層学習モデルの訓練方法を提供する。前記方法は、以下を含む。
【００２６】
ステップＳ１１０において、第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得し、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である。
【００２７】
ステップＳ１２０において、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成する。
【００２８】
ステップＳ１３０において、前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第２モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行う。
【００２９】
本実施例で提供される深層学習モデルの訓練方法は、例えば、種々のビッグデータモデル訓練用サーバのような種々の電子機器に適用可能である。
【００３０】
本願の実施例における全ての第１注釈情報及び第２注釈情報は、画像に対する注釈情報を含んでもよく、これに限定されない。該画像は、医用画像などを含む。該医用画像は、平面（２Ｄ）医用画像又は複数の２Ｄ画像により形成された画像シーケンスからなる立体（３Ｄ）医用画像であってもよい。
【００３１】
各前記第１注釈情報及び前記第２注釈情報は、医用画像における器官及び／又は組織に対する注釈であってもよく、細胞内の様々な細胞構造に対する注釈であってもよく、例えば、細胞核の注釈である。
【００３２】
本実施例のステップＳ１１０において、ｎ回訓練された第１モデルを利用して、訓練データを処理する。この場合、第１モデルは、出力を得る。該出力は、前記第ｎ＋１の第１注釈データである。該第ｎ＋１の第１注釈データと訓練データを対応付けた後、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを形成する。
【００３３】
同様に、前記ステップＳ１１０において、更に、ｎ回訓練された第２モデルを利用して、訓練データを処理する。この場合、第２モデルは、出力を得る。該出力は、前記第ｎ＋１の第２注釈データである。該第ｎ＋１の第２注釈データと訓練データを対応付けた後、第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを形成する。
【００３４】
本願の実施例において、前記第１注釈データは、いずれも、第１モデルにより訓練データに対して認識又は分類を行うことで得られた注釈情報である。前記第２注釈情報は、第２モデルにより訓練データに対して認識又は標識を行うことで得られた注釈情報である。本実施例において、前記第ｎ＋１の第１注釈データは、第２モデルの第ｎ＋１回の訓練に用いられ、第ｎ＋１の第２注釈データは、第１モデルの第ｎ＋１回の訓練に用いられる。
【００３５】
従って、第１モデル及び第２モデルの第ｎ＋１回の訓練用訓練サンプルは自動的に生成される。ユーザは、第ｎ＋１回の訓練用訓練セットを手動で注釈付けする必要がない。サンプルの手動注釈付けにかかる時間を減少させ、深層学習モデルの訓練速度を向上させ、また、手動注釈付けの不正確さ又は低精度により、訓練されたモデルの分類又は認識結果の精度が低くなることを減少させ、訓練された深層学習モデルの分類又は認識結果の精度を向上させる。
【００３６】
なお、本実施例において、第１モデルの第１注釈データは、第２モデルの訓練に用いられ、第２モデルの第２注釈データは、第１モデルの訓練に用いられる。従って、第１モデル自体の注釈データが自体の次回の訓練に用いられることでモデル訓練における誤りを強化させることを抑える。従って、前記第１モデル及び第２モデルの訓練効果を向上させる。
【００３７】
幾つかの実施例において、前記第１モデル及び第２モデルは、２つの独立したモデルを指すが、該２つのモデルは、同じであっても異なってもよい。例えば、前記第１モデル及び第２モデルは、同一タイプの深層学習モデルであってもよく、又はタイプの異なる深層学習モデルであってもよい。
【００３８】
幾つかの実施例において、前記第１モデル及び第２モデルは、ネットワーク構造が異なる深層学習モデルであってもよい。例えば、第１モデルは、全結合畳み込みネットワーク（ＦＮＮ）であり、第２モデルは、一般的な畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である。また例えば、前記第１モデルは、再帰型ニューラルネットワークであってもよく、第２モデルは、ＦＮＮ又はＣＮＮであってもよい。また例えば、前記第１モデルは、Ｖ−ＮＥＴであってもよく、前記第２モデルは、Ｕ−ＮＥＴ等であってもよい。
【００３９】
前記第１モデルと第２モデルが異なると、前記第１モデル及び第２モデルを訓練する場合、同一の第１訓練セットに基づいて同一の誤りを発生する確率は大幅に低減する。反復過程において第１モデル及び第２モデルにおける同一の誤りの強化を更に抑え、訓練結果を更に向上させることができる。
【００４０】
本実施例において、一回の訓練を完了することは、第１モデル及び第２モデルが、いずれも、各々の訓練セットにおける各訓練サンプルに対して少なくとも１回の学習を完了することを含む。
【００４１】
例えば、前記訓練データがＳ枚の画像であることを例とすれば、第１訓練サンプルは、Ｓ枚の画像及び該Ｓ枚の画像の手動注釈結果であってもよい。Ｓ枚の画像のうち、１枚の画像の注釈精度が十分でなく、第１モデル及び第２モデルの第１回の訓練過程において、残りＳ−１枚の画像の注釈精度が所望の閾値を達成した場合、該Ｓ−１枚の画像及びそれらに対応する注釈データによる第１モデル及び第２モデルのモデルパラメータへの影響は、より大きい。本実施例において、前記深層学習モデルは、ニューラルネットワークを含むが、これに限定されない。前記モデルパラメータは、ニューラルネットワークにおけるネットワークノードの重み及び／又は閾値を含むが、これらに限定されない。前記ニューラルネットワークは、例えば、Ｕ−ｎｅｔ又はＶ−ｎｅｔのような種々のタイプのニューラルネットワークであってもよい。前記ニューラルネットワークは、訓練データに対して特徴抽出を行う符号化部分及び抽出された特徴に基づいて意味情報を取得する復号部分を含む。例えば、符号化部分は、画像における分割対象の所在領域に対して特徴抽出を行い、分割対象と背景を区別するマスク画像を得ることができる。復号器は、マスク画像に基づいて、幾つかの意味情報を得ることができる。例えば、画素統計などの方式により、対象のオミックス特徴などを得る。該オミックス特徴は、対象の面積、体積、形状などの形態特徴、及び／又は、階調値に基づいて形成された階調値特徴などを含んでもよい。前記階調値特徴は、ヒストグラムの統計特徴などを含んでもよい。
【００４２】
要するように、本実施例において、一回訓練された第１モデル及び第２モデルにより、Ｓ枚の画像を認識する場合、精度が不十分である１枚の画像を自動的に注釈付けし、他のＳ−１枚の画像から学習したネットワークパラメータを利用して注釈付けを行う。この場合、注釈精度は、他のＳ−１枚の画像の注釈精度を基準としたものである。従って、該１枚の画像に対応する第２注釈情報は、元の第１注釈情報の精度より向上したものである。従って、構成される第１モデルの第２訓練セットは、Ｓ枚の画像及び第２モデルにより生成された第１注釈情報からなる訓練データを含む。従って、第２モデルの第２訓練セットは、訓練データ及び第１モデルの第１注釈情報を含む。第１モデルの第１回の訓練において誤りＡが発生したが、第２回の訓練に訓練データ及び第２モデルから出力された第２注釈情報が用いられ、第２モデルに該誤りＡが発生していないと、第２注釈情報は、該誤りＡによる影響を受けることはない。従って、第２モデルの第２注釈情報を利用して第１モデルに対して第２回の訓練を行うと、第１モデルにおける誤りＡの強化を抑えることができる。従って、本実施例において、第１モデル及び第２モデルの訓練過程において、大部分の正確かつ高精度な注釈情報を利用して学習を行い、初期注釈精度が不十分であるか又は正確ではない訓練サンプルによる悪影響を段階的に抑える。該二つのモデルの注釈データが相手の次回の訓練に用いられるため、訓練サンプルの手動注釈を大幅に減少させることができるだけでなく、自体の反復の特徴により、訓練精度を段階的に向上させ、訓練された第１モデル及び第２モデルの精度を所望の効果に達成させる。
【００４３】
上記例において、画像を例として前記訓練データを説明したが、幾つかの実施例において、前記訓練データは、画像以外の音声セグメント、前記画像以外のテキスト情報などであってもよい。要するに、前記訓練データの形態は、多種であり、上記いずれか１つに限定されない。
【００４４】
幾つかの実施例において、図２に示すように、前記方法は、以下を含む。
【００４５】
ステップＳ１００において、ｎがＮ未満であるかどうかを判定し、Ｎは、最大訓練回数である。
【００４６】
前記ステップＳ１１０は、
ｎがＮ未満であれば、第ｎ回の訓練を完了した第１モデルを利用して訓練データに対して注釈付けを行い、第ｎ＋１の第１注釈情報を得て、第ｎ回の訓練を完了した第２モデルを利用して訓練データに対して注釈付けを行い、第ｎ＋１の第２注釈情報を得ることを含む。
【００４７】
本実施例において、第ｎ＋１訓練セットを構築する前に、まず、現在の訓練回数が所定の最大訓練回数Ｎに達したかどうかを判定する。達していない場合、第ｎ＋１注釈情報を生成し、第１モデル及び第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを構築する。そうでなければ、モデルの訓練が完了したと判定し、前記深層学習モデルの訓練を終了する。
【００４８】
幾つかの実施例において、前記Ｎの値は、４、５、６、７又は８等の経験値又は統計値であってもよい。
【００４９】
幾つかの実施例において前記Ｎの値の範囲は、３から１０であってもよい。前記Ｎの値は、訓練装置により、マンマシンインタフェースから受信されたユーザ入力値であってもよい。
【００５０】
また幾つかの実施例において、訓練を終了するかどうかを判定することは、
試験セットを利用して、前記第１モデル及び第２モデルの試験を行い、試験結果が、前記第１モデル及び第２モデルによる試験セットにおける試験データの注釈結果の精度が特定の値に達したことを示すと、前記第１モデル及び第２モデルの訓練を終了し、そうでなければ、前記ステップＳ１１０へ進み、次回の訓練を行うことを含んでもよい。この場合、前記試験セットは、正確に注釈付けされたデータセットであってもよいため、第１モデル及び第２モデルの各回の訓練結果を評価して第１モデル及び第２モデルの訓練を終了するかどうかを判定するために用いられる。
【００５１】
幾つかの実施例において、図３に示すように、前記方法は、以下を含む。
【００５２】
ステップＳ２１０において、前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得する。
【００５３】
ステップＳ２２０において、前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成する。
【００５４】
本実施例において、前記初期注釈情報は、前記訓練データの元注釈情報であってもよい。該元注釈情報は、手動で注釈付けされた情報であってもよく、他の装置により注釈付けされた情報であってもよい。例えば、一定の注釈付け能力を持つ他の装置により注釈付けされた情報であってもよい。
【００５５】
本実施例において、訓練データ及び初期注釈情報を取得した後、初期注釈情報に基づいて、第１の第１注釈情報及び第１の第２注釈情報を生成する。ここの第１の第１注釈情報及び第１の第２注釈情報は、前記初期注釈情報及び／又は前記初期注釈情報に基づいて生成された精細化した注釈情報を直接的に含んでもよい。
【００５６】
例えば、訓練データが画像であり、画像に細胞イメージが含まれる場合、前記初期注釈情報は、前記細胞イメージの所在位置を概ね注釈付けする注釈情報であってもよい。精細化した注釈情報は、前記細胞の所在位置を正確に示す位置注釈であってもよい。要するに、本実施例において、前記精細化した注釈情報による分割対象の注釈精度は、前記初期注釈情報の精度より高くてもよい。
【００５７】
従って、前記初期注釈情報に対して手動で注釈付けを行う場合にも、手動注釈付けの難度を低下させ、手動注釈付けを簡単にする。
【００５８】
例えば、細胞イメージを例として、細胞が楕円球状形態であるため、一般的には、二次元平面画像における細胞の外輪郭はいずれも楕円形になる。前記初期注釈情報は、医師により手動で描画された細胞の外接枠であってもよい。前記精細化した注釈情報は、訓練装置により、手動で注釈付けされた外接枠に基づいて生成された内接楕円であってもよい。外接枠に対して内接楕円を算出し、細胞イメージにおける細胞イメージに属しない画素の数を減少させる。従って、第１注釈情報の精度は、前記初期注釈情報の精度より高い。
【００５９】
幾つかの実施例において、前記ステップＳ２１０は、複数の分割対象を含む訓練画像及び前記分割対象の外接枠を取得することを含んでもよく、
前記ステップＳ２２０は、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することと、前記訓練データ及び前記注釈輪郭に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することと、を含んでもよい。
【００６０】
幾つかの実施例において、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭は、前記楕円形であってもよく、また、円形、三角形又は他の多辺形など、形状が分割対象と一致する他の形状であってもよく、楕円形に限定されない。
【００６１】
幾つかの実施例において、前記注釈輪郭は、前記外接枠に内接される。前記外接枠は矩形枠であってもよい。
【００６２】
幾つかの実施例において、前記ステップＳ２２０は、
前記外接枠に基づいて、重複部分を有する２つの前記分割対象の分割境界を生成することと、
前記訓練データ及び前記分割境界に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することと、を更に含む。
【００６３】
幾つかの実施例において、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することは、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、細胞形状と一致する前記外接枠の内接楕円を描画することを含む。
【００６４】
幾つかの画像において、２つの分割対象同士は、重複部分を含み、本実施例において、前記第１注釈情報は、２つの重複した分割対象間の分割境界を更に含む。
【００６５】
例えば、２つの細胞イメージについて、細胞イメージＡは、細胞イメージＢ上に積層される。細胞イメージＡの細胞境界及び細胞イメージＢの細胞境界を描画した後、２つの細胞境界が交差して２つの細胞イメージの交差部分を枠で囲む。本実施例において、細胞イメージＡと細胞イメージＢとの位置関係に基づいて、細胞イメージＡ内に位置する、細胞イメージＢの細胞境界の部分を消去し、細胞イメージＡの、細胞イメージＢに位置する部分を前記分割境界とする。
【００６６】
要するに、本実施例において、前記ステップＳ２２０は、２つの分割対象の位置関係を利用して、両者の重複部分で、分割境界を描画する。
【００６７】
幾つかの実施例において、分割境界を描画する場合、重複境界を有する２つの分割対象のうちの１つの分割対象の境界を修正すること実現することができる。境界を強調するために、画素膨張の方式で境界を太くすることができる。例えば、細胞イメージＡの細胞境界を前記重複部分で細胞イメージＢの方向に、１つ又は複数の画素のような所定個の画素拡張させることで、重複部分の細胞イメージＡの境界を太くする。従って、該太くした境界は、分割境界と認識される。
【００６８】
幾つかの実施例において、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することは、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、細胞形状と一致する前記外接枠の内接楕円を描画することを含む。
【００６９】
本実施例において、分割対象は、細胞イメージであり、前記注釈輪郭は、前記細胞形状と一致する外接枠の内接楕円を含む。
【００７０】
本実施例において、前記第１注釈情報は、
前記細胞イメージの細胞境界（前記内接楕円に対応する）、
重複した細胞イメージ間の分割境界のうちの少なくとも１つを含む。
【００７１】
幾つかの実施例において、前記分割対象が細胞ではなく、他の対象であり、例えば、分割対象が、集合写真における顔である場合、顔の外接枠は、依然として矩形枠であってもよいが、この場合、顔の注釈境界は、卵型顔の境界、丸顔の境界などである可能性がある。この場合、前記形状は、前記内接楕円に限定されない。
【００７２】
勿論、上記は、例に過ぎない。要するに、本実施例において、前記第１モデル及び第２モデルは、相手モデルの前回の訓練結果を利用して訓練データの注釈情報を出力し、次回の訓練セットを構築し、複数回の反復によりモデル訓練を行う。大量の訓練サンプルを手動で注釈付けする必要がなく、訓練速度が速く、反復により訓練精度を向上させることができる。
【００７３】
図４に示すように、本願の実施例は、深層学習モデルの訓練装置を提供する。前記装置は、
第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得するように構成される注釈モジュールであって、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である、注釈モジュール１１０と、
前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成するように構成される第１生成モジュール１２０と、
前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第２モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行うように構成される訓練モジュール１３０と、を備える。
【００７４】
幾つかの実施例において、前記注釈モジュール１１０、第１生成モジュール１２０及び訓練モジュール１３０は、プログラムモジュールであってもよく、前記プログラムモジュールは、プロセッサにより実行された後、上記操作を実現させることができる。
【００７５】
幾つかの実施例において、前記注釈モジュール１１０、第１生成モジュール１２０及び訓練モジュール１３０は、ハードウェアモジュールとプログラムモジュールを組み合わせたモジュールであってもよく、前記ハードウェアモジュールとプログラムモジュールを組み合わせたモジュールは、例えば、フィールドプログラマブルアレイ又は複雑なプログラマブルアレイのような様々なプログラマブルアレイであってもよい。
【００７６】
別の幾つかの実施例において、前記注釈モジュール１１０、第１生成モジュール１２０及び訓練モジュール１３０は、純粋なハードウェアモジュールであってもよく、前記純粋なハードウェアモジュールは、特定用途向け集積回路であってもよい。
【００７７】
幾つかの実施例において、前記装置は、
ｎがＮ未満であるかどうかを判定するように構成される判定モジュールであって、Ｎは、最大訓練回数である、判定モジュールを備え、
前記注釈モジュールは、ｎがＮ未満であれば、第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得するように構成される。
【００７８】
幾つかの実施例において、前記装置は、
前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得するように構成される取得モジュールと、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成される第２生成モジュールと、を備える。
【００７９】
幾つかの実施例において、前記取得モジュールは、複数の分割対象を含む訓練画像及び前記分割対象の外接枠を取得するように構成され、
前記第２生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画し、前記訓練データ及び前記注釈輪郭に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成される。
【００８０】
幾つかの実施例において、前記第１生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、重複部分を有する２つの前記分割対象の分割境界を生成し、前記訓練データ及び前記分割境界に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成するように構成される。
【００８１】
幾つかの実施例において、前記第２生成モジュールは、前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、細胞形状と一致する前記外接枠の内接楕円を描画するように構成される。
【００８２】
以下、上記実施例を参照しながら、具体的な例を提供する。
【００８３】
例１：
弱教師あり相互学習アルゴリズムにおいて、図面における一部の物体の取囲み矩形枠を入力として、２つのモデルの相互学習を行うことで、他の未知画像における該物体の画素分割結果を出力することができる。
【００８４】
細胞分割を例として、図面における一部の細胞を取り囲む矩形注釈は、最初から存在する。観察により、大部分の細胞が楕円であることを発見した。従って、矩形において、最大の内接楕円を描画する。異なる楕円間の分割線を描画し、楕円の縁にも分割線を描画する。これにより初期教師あり信号として、２つの分割モデルを訓練する。続いて、該画像において分割モデルが予測を行い、得られた予測マップと初期注釈マップを結合して、新たな教師あり信号とする。２つのモデルは、相手の整合結果を利用して、該分割モデルを繰り返して訓練する。従って、画像における分割結果はますます好適になることが発見された。
【００８５】
同様に、該方法を用いて、未知の注釈無し新規画像において、まず、２つのモデルは、予測を行い、予測結果を得る。続いて、相手の予測結果を利用して上記過程を繰り返す。
【００８６】
図５に示すように、元画像に対して注釈付けを行い、第２モデルは、マルク画像を得て、第１モデルの第１訓練セット及び第２モデルの第１訓練セットを構築する。第１訓練セットを利用して第１モデル及び第２モデルに対してそれぞれ第１回の訓練を行い。第１回の訓練を行った後、第１モデルを利用して画像認識を行い、注釈情報を得る。該注釈情報に基づいて、第２モデルの第２訓練セットを得る。また、第１回の訓練を行った後、第２モデルを利用して画像認識を行い、注釈情報を得る。該注釈情報は、第１モデルの第２訓練セットの生成に用いられる。第１モデル及び第２モデルに対してそれぞれ第２回の訓練を行う。このように、繰り返して訓練セットを形成し、複数回の反復訓練を行った後、訓練を終了する。
【００８７】
関連技術において、常に、第１回の分割結果の確率マップを常に真剣に考慮し、ピーク値、平坦な領域等について分析を行い、領域成長などを行う。読者にとって、再現のための作業量が大きく、実現しにくい。該例で提供される深層学習モデルの訓練方法は、出力された分割確率マップに対して如何なる演算を行うこともなく、注釈マップと直接的に結合した後に、モデルの訓練を継続し、実現しやすい。
【００８８】
図６に示すように、本願の実施例は電子機器を提供する。前記電子機器は、
情報を記憶するように構成されるメモリと、
前記メモリに接続され、前記メモリに記憶されているコンピュータ実行可能な命令を実行して、前記１つ又は複数の技術的解決手段で提供される深層学習モデルの訓練方法を実現させ、例えば図１から図３に示した方法のうちの１つ又は複数を実現させるように構成されるプロセッサと、を備える。
【００８９】
該メモリは、ランダムメモリ、読み取り専用メモリ、フラッシュのような様々なメモリであってもよい。前記メモリは、情報記憶に用いられ、例えば、コンピュータ実行可能な命令などの記憶に用いられる。前記コンピュータ実行可能な命令は、ターゲットプログラム命令及び／又はソースプログラム命令などのような様々なプログラム命令であってもよい。
【００９０】
前記プロセッサは、中央演算処理装置、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、プログラマブルアレイ、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路又は画像処理装置などのような様々なプロセッサであってもよい。
【００９１】
前記プロセッサは、バスを経由して前記メモリに接続される。前記バスは、集積回路バスなどであってもよい。
【００９２】
幾つかの実施例において、前記端末装置は、通信インタフェースを更に備えてもよい。該通信インタフェースは、ローカルエリアネットワーク、送受信アンテナなどのようなネットワークインタフェースであってもよい。前記通信インタフェースも、前記プロセッサに接続され、情報送受信に用いられる。
【００９３】
幾つかの実施例において、前記電子機器はカメラを更に含む。該カメラは、例えば、医用映像などのような様々な画像を収集することができる。
【００９４】
幾つかの実施例において、前記端末装置は、マンマシンインタフェースを更に備える。例えば、前記マンマシンインタフェースは、キーボード、タッチパネルなどのような様々な入力出力装置を含んでもよい。
【００９５】
本願の実施例は、コンピュータ記憶媒体を提供する。前記コンピュータ記憶媒体には、コンピュータ実行可能なコードが記憶されており、前記コンピュータ実行可能なコードが実行された後、前記１つ又は複数の技術的解決手段で提供される深層学習モデルの訓練方法を実現させ、例えば図１から図３に示した方法のうちの１つ又は複数を実現させる。
【００９６】
前記記憶媒体は、携帯型記憶装置、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ-ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク又は光ディスクなど、プログラムコードを記憶可能な各種の媒体を含む。前記記憶媒体は、非一時的記憶媒体であってもよい。
【００９７】
本願の実施例は、コンピュータプログラム製品を提供する。前記プログラム製品は、コンピュータ実行可能な命令を含み、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、前記いずれかの実施例で提供される深層学習モデルの訓練方法を実現させ、例えば図１から図３に示した方法のうちの１つ又は複数を実現させる。
【００９８】
本願で提供される幾つかの実施例において、開示される装置及び方法は、他の方式によって実現できることを理解すべきである。例えば、以上に記載した装置の実施例はただ例示的なもので、例えば、前記ユニットの分割はただロジック機能の分割で、実際に実現する時は他の分割方式によってもよい。例えば、複数のユニット又は組立体を組み合わせてもよいし、別のシステムに組み込んでもよい。又は若干の特徴を無視してもよいし、実行しなくてもよい。また、示したか或いは検討した相互間の結合又は直接的な結合又は通信接続は、幾つかのインタフェース、装置又はユニットによる間接的な結合又は通信接続であってもよく、電気的、機械的または他の形態であってもよい。
【００９９】
分離部材として説明した該ユニットは、物理的に別個のものであってもよいし、そうでなくてもよい。ユニットとして示された部材は、物理的ユニットであってもよいし、そうでなくてもよい。即ち、同一の位置に位置してもよいし、複数のネットワークに分布してもよい。実際の需要に応じてそのうちの一部又は全てのユニットにより本実施例の方策の目的を実現することができる。
【０１００】
また、本発明の各実施例における各機能ユニットは一つの処理ユニットに集積されてもよいし、各ユニットが物理的に別個のものとして存在してもよいし、２つ以上のユニットが一つのユニットに集積されてもよい。上記集積したユニットはハードウェアとして実現してもよく、ハードウェアとソフトウェア機能ユニットとを組み合わせて実現してもよい。
【０１０１】
上記各方法に係る実施例の全部又は一部のステップはプログラム命令に係るハードウェアにより実現され、前記プログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、該プログラムが実行される時、上記方法の実施例におけるステップを実行し、前記記憶媒体は、携帯型記憶装置、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ-ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク又は光ディスクなど、プログラムコードを記憶可能な各種の媒体を含むことは、当業者であれば理解されるべきである。
【０１０２】
以上は本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護の範囲はそれらに制限されるものではなく、当業者が本発明に開示された技術範囲内で容易に想到しうる変更や置換はいずれも、本発明の保護範囲内に含まれるべきである。従って、本発明の保護範囲は特許請求の範囲の保護範囲を基準とするべきである。
【図１】
2021536083.tif 000003
【図２】
2021536083.tif 000004
【図３】
2021536083.tif 000005
【図４】
2021536083.tif 000006
【図５】
2021536083.tif 000007
【図６】
2021536083.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】令和3年3月10日(2021.3.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
深層学習モデルの訓練方法であって、
第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することであって、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である、ことと、
前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成することと、
前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第２モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行うことと、を含む、前記方法。
【請求項２】
前記方法は更に、
ｎがＮ未満であるかどうかを判定することであって、Ｎは、最大訓練回数である、ことを含み、
前記第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することは、
ｎがＮ未満であれば、第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得することを含むことを特徴とする
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は更に、
前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得することと、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの訓練セットを生成することと、を含むことを特徴とする
請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記訓練データ及び前記訓練データの初期注釈情報を取得することは、
複数の分割対象を含む訓練画像及び前記分割対象の外接枠を取得することを含み、
前記初期注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することは、
前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することと、
前記訓練データ及び前記注釈輪郭に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することと、を含むことを特徴とする
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することは、
前記外接枠に基づいて、重複部分を有する２つの前記分割対象の分割境界を生成することと、
前記訓練データ及び前記分割境界に基づいて、前記第１モデルの第１訓練セット及び前記第２モデルの第１訓練セットを生成することと、を更に含むことを特徴とする
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、前記分割対象の形状と一致する注釈輪郭を描画することは、
前記外接枠に基づいて、前記外接枠内で、細胞形状と一致する前記外接枠の内接楕円を描画することを含むことを特徴とする
請求項４に記載の方法。
【請求項７】
深層学習モデルの訓練装置であって、
第１モデルから出力された第ｎ＋１の第１注釈情報を取得し、第２モデルから出力された第ｎ＋１の第２注釈情報を取得するように構成される注釈モジュールであって、前記第１モデルは、ｎ回訓練されたものであり、前記第２モデルは、ｎ回訓練されたものであり、ｎは１より大きい整数である、注釈モジュールと、
前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第１注釈情報に基づいて、第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成し、前記訓練データ及び前記第ｎ＋１の第２注釈情報に基づいて、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを生成するように構成される第１生成モジュールと、
前記第２モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第２モデルに入力し、前記第２モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行い、前記第１モデルの第ｎ＋１訓練セットを前記第１モデルに入力し、前記第１モデルに対して第ｎ＋１回の訓練を行うように構成される訓練モジュールと、を備える、前記装置。
【請求項８】
コンピュータ実行可能な命令を記憶するコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能な命令が実行された後、請求項１から６のうちいずれか一項に記載の方法を実施できる、前記コンピュータ記憶媒体。
【請求項９】
電子機器であって、
メモリと、
前記メモリに接続され、前記メモリに記憶されているコンピュータ実行可能な命令を実行して、請求項１から６のうちいずれか一項に記載の方法を実施するように構成されるプロセッサと、を備える、前記電子機器。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項１から６のうちいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
【国際調査報告】
2021536083.tif 000009
2021536083.tif 000010
2021536083.tif 000011
2021536083.tif 000012