(57)【要約】【課題】  ニューラルネットワークにおける再学習について、分類処理と再学習処理を並行して実施する学習装置を提供する。【解決手段】  学習装置1は、分類処理を行う判断部12を複数有し、制御部10が判断部12の稼働、休止、画像判断対象の料理画像の振り分けを実施する。判断部12のうち、2つは稼働、残り2つは休止し、再学習結果の判断待ちとする。並行して、再学習装置2が再学習を実施し、再学習完了後、休止している判断部12に対して学習モデルを複製し、複製完了後、稼働している判断部12を休止し、再学習結果が反映された判断部12が稼働する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
送られてくる料理画像から、画像に含まれる1つ以上の料理の分類を行う分類モデル学習装置であって、
送られてくる料理画像から、画像に含まれる1つ以上の料理の分類を行う学習装置と、
蓄積された料理画像から、再学習を行う再学習装置と、
再学習した学習モデルの複製を行う学習モデル複製プログラムと、
を備えることを特徴とする分類モデル学習装置。
【請求項２】
請求項1に記載の学習装置において、
画像分類を行う判断部を複数有し、画像分類を行う複数の判断部と、再学習済学習モデルの複製を待ち休止する複数の判断部を有し、
画像分類を行う複数の判断部に対し、振り分けを行う制御部と、
を備えることを特徴とする分類モデル学習装置。
【請求項３】
請求項1に記載の学習装置において、
料理画像の分類を終えた後、料理画像について分類の難易度でスコアリングを行う複数の前記判断部と、
料理画像と料理画像のスコアを記録する収集データセットと、
を備えることを特徴とする分類モデル学習装置。
【請求項４】
請求項1記載の学習装置において、
分類する料理画像を振り分けられることによって生じる収集データセットの相違を、マルチマスタレプリケーションを行う、マルチマスタレプリケーション部を備えることを特徴とする、
分類モデル学習装置。
【請求項５】
請求項1記載の学習装置において、
前記マルチマスタレプリケーション部を通じ、
料理画像と料理画像のスコアが記録された収集データセットから、学習データセットを作成する学習データ作成部と、
学習データから再学習を行う再学習部と、
を備えることを特徴とする再学習装置を備えることを特徴とする、
分類モデル学習装置。
【請求項６】
請求項1記載の学習装置において、
再学習の完了を監視し、
学習モデルの複製を待って休止している判断部を認識し、
学習モデルの複製を行う学習モデル複製部と、
を備えることを特徴とする、
分類モデル学習装置。
【請求項７】
請求項1記載の学習装置において、
学習モデルの複製が完了し、新たな学習モデルを有し、休止している前記判断部と、画像分類を行っている前記判断部を認識し、
新たな学習モデルを有する複数の前記判断部に画像分類処理を振り分け、
古くなった学習モデルを有する複数の前記判断部を休止させる前記制御部を備えることを特徴とする、
分類モデル学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像分類処理に用いる畳み込みニューラルネットワークの再学習に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来学習及び再学習に掛かる計算時間の短縮を目的とし、層数の調整、計算手順の簡素化などを行っていた。
【０００３】
24時間365日の稼働で、料理画像の分類処理に畳み込みニューラルネットワークを使用するためには、再学習時間を確保できない。
【０００４】
2交代制、3交代制などで業務処理の実施と、業務処理の準備を並行して行うことは一般的である。
【０００５】
非特許文献1に開示された手法は、2つのニューラルネットからなる追加学習システムである。
【０００６】
また、特許文献1にて開示された手法は、多層ニューラルネットワークの層数を調整する学習装置である。
【０００７】
また、特許文献2にて開示された手法は、予測モデルの学習の計算手順を簡素化し、時間を要さない学習装置である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１５−９５２１５号公報
【特許文献２】特開２０１０−９２２６６号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Yamauchi, Koichiro, Takayuki Oohira, and Takashi Omori. "Fast incremental learning methods inspired by biological learning behavior." Artificial Life and Robotics 9.3 (2005): 128-134.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ニューラルネットワーク等の学習システムは、新規データの学習によって過去の学習内容 の忘却が発生するという問題を持つ。この問題を回避するためには、過去の学習データの再学習が必要となる。この再学習には長い計算時間を必要とする．
しかしながら、非特許文献1、特許文献2〜3の技術では、常時増加する分類対象となる料理画像、24時間365日の稼働を想定した場合、再学習の時間を確保することが不可能である。
【００１１】
本発明の目的は、24時間365日料理画像を受け付け、分類を行い、増加した料理画像に対して再学習を行うことを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明の第1の態様は、送られてくる料理画像から、画像に含まれる1つ以上の料理の分類を行う画像処理システムと、送られてくる料理画像から、画像に含まれる1つ以上の料理の分類を行う画像処理プログラムと、蓄積された料理画像から、再学習を行う再学習プログラムと、再学習した学習モデルの複製を行う学習モデル複製プログラムと、を備えることを特徴とする学習装置である。
【００１３】
画像分類を行う判断部を複数有し、画像分類を行う判断部と、再学習済学習モデルの複製を待ち休止する判断部を有し、画像分類を行う判断部に対し、振り分けを行う制御部と、を備えることを特徴とする画像処理プログラムである。
【００１４】
料理画像の分類を終えた後、料理画像について分類の難易度でスコアリングを行う判断部と、料理画像と料理画像のスコアを記録する収集データセットと、を備えることを特徴とする学習装置である。
【００１５】
制御部が、分類する料理画像を振り分けることにより生じる収集データセットの相違を、マルチマスタレプリケーションを行う学習装置である。
【００１６】
料理画像と料理画像のスコアが記録された収集データセットから、学習データセットを作成する学習データ作成部と、学習データから再学習を行う再学習部と、を備えることを特徴とする再学習プログラムである。
【００１７】
再学習の完了を監視し、学習モデルの複製を待って休止している判断部を認識し、学習モデルの複製を行う学習モデル複製部と、を備えることを特徴とする学習モデル複製プログラムである。
【００１８】
学習モデルの複製の完了を待ち、新たな学習モデルを有し、休止している判断部と、画像分類を行っている判断部を認識し、新たな学習モデルを有する判断部に画像分類処理を振り分け、古くなった学習モデルを有する判断部を休止させる制御部を備えることを特徴とする画像処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の請求項１によれば、24時間365日稼働可能で、増加する料理画像を再学習し、新たな学習モデルを使用して料理画像を分類することができる画像処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本実施形態に係る学習装置の概略を示すブロック図である。
【図２】図1の状態遷移を示す状態遷移表である。
【図３】学習モデル複製プログラム3の処理の流れを示すフローである。
【図４】収集データセット13、学習データセット21のレコード図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００２２】
図１は、本発明の一実施の形態を示すシステム構成図である。
【００２３】
図１は、学習装置1、再学習装置2、学習モデル複製プログラム3から構成される分類モデル学習装置である。
【００２４】
学習プログラム1は、制御部10、画像取込部11、判断部12A〜12D、収集データセット13A〜13D、マルチマスタレプリケーション部14を有している。
【００２５】
判断部12A〜12Dは、それぞれ学習モデル部12A1〜学習モデル部12D1を内蔵している。
【００２６】
再学習プログラム2は、学習データ作成部20、学習データセット21、再学習部22を有している。
【００２７】
再学習部22は、学習モデル部221を内蔵している。
【００２８】
学習モデル複製プログラム3は、学習モデル複製部30を有している。
【００２９】
画像取込部11は料理画像を受信した際、制御部10に料理画像を渡す。
【００３０】
制御部10は、判断部12A〜12B、あるいは判断部12C〜12Dのうち、稼働させている判断部に料理画像を渡す。
【００３１】
制御部10は、稼働している判断部に料理画像を渡す際、ラウンドロビン方式で料理画像の渡し先の振り分けを行う。
【００３２】
判断部12A〜12Dは、それぞれ学習モデル部12A1〜12D1を持ち、受け取った料理画像の分類処理を行い、それぞれ対応する収集データセット13A〜13Dに記録する。
【００３３】
図2は、判断部12A〜判断部12B及び再学習部22の状態遷移表である。
【００３４】
判断部12A〜12Bが稼働している状態では、判断部12C〜12Dは待機状態である。
【００３５】
判断部12C〜12Dが稼働している状態では、判断部12A〜12Bは待機状態である。
【００３６】
再学習部22は、再学習対象のデータが存在しない初期状態では待機である。
【００３７】
再学習指示により、再学習部22は再学習を開始し、判断部12A〜12Dは状態を変えない。
【００３８】
再学習部22が再学習完了に状態が遷移すると、再学習複製指示が行われる。
【００３９】
再学習複製指示が行われると、判断部12A〜12B、あるいは判断部12C〜12Dのうち、待機状態の判断部に学習モデルの複製が行われる。
【００４０】
再学習複製が行われている判断部の状態が複製完になると、稼働・待機切り替え指示が行われ、複製完の判断部を稼働状態に遷移し、稼働状態の判断部を待機に遷移する。
【００４１】
図3は学習モデル複製プログラム3の処理の流れを示すフローである。
【００４２】
学習モデル複製プログラム3は、再学習部22の再学習状態をチェックし、再学習が完了している場合、待機している判断部12A〜12Bあるいは判断部12C〜12Dのいずれかに再学習した学習モデルを複製する。
【００４３】
再学習状態チェックS0から処理を開始し、判断部状態チェックS1実施後、再学習完了判定S2を行い、再学習が完了していない場合は再学習状態チェックS0に戻る。
【００４４】
再学習完了判定S2で再学習完了と判定された場合は、待機している判断部に学習モデルの複製を行い、複製完了後、制御部に複製完了通知S4は、制御部10に待機判断部の複製完了通知を行う。制御部10は、複製完了通知を契機に待機判断部に稼働指示、稼働判断部に待機指示を行う。
【００４５】
制御部に複製完了通知S4完了後、学習データ作成部に出た作成指示S5を実施する。再学習プログラムは、学習データ作成後、再学習を開始する。
【００４６】
図4は、収集データセット13、学習データセット21のレコード図である。
【００４７】
レコードS8は、判断部番号S80、タイムスタンプS81、スコア1〜スコアmのS82〜S84、料理画像データS85から構成される。
【００４８】
判断部番号S80は、判断部12A〜12Dの中で料理画像の分類処理を行った判断部の番号が記録される。
【００４９】
タイムスタンプS81は、判断部12A〜12Dが料理画像を受け取った時刻が秒の小数まで記録される。
【００５０】
スコア1〜スコアｍS82 〜S84は、判断部12A〜12Dが料理画像の分類処理を行った際、あらかじめ決めたルールに従い、スコアを記録する項目であり、複数の評価項目に1対1対応して用意される。
【００５１】
料理画像データS85は、BLOBタイプの項目であり、判断部12A〜12Dが料理画像を受け取ったタイミングで記録される。
【００５２】
学習データ作成部20は、学習データセット21に収集データセット13A〜13Dからレコードを複製する。
【００５３】
学習データ作成部20が収集データセット13A〜13Dにレコードを複製する際、スコア1〜スコアm S82〜S84記録されたスコアを参照し、あらかじめ定めたしきい値で複製対象と非複製対象を決定する。
【符号の説明】
【００５４】
１０    制御部
１１    画像取込部
１２Ａ〜１２Ｄ  判断部
１３Ａ〜１３Ｄ  収集データセット
１４    マルチマスタレプリケーション部
２０    学習データ作成部
２１    学習データセット
２２    再学習部
３０    学習モデル複製部
【図１】
2017211690.tif 000003
【図２】
2017211690.tif 000004
【図３】
2017211690.tif 000005
【図４】
2017211690.tif 000006