[發明專利]訓練裝置、識別裝置、訓練方法、識別方法和程序

有效

• 申請號: 201780093425.3
• 申請日: 2017-07-28
• 公開（公告）號: CN110945537B
• 公開（公告）日: 2023-09-22
• 發明（設計）人: 堀川勉;小野大地
• 申請（專利權）人: 索尼互動娛樂股份有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06V10/764
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 張曉明

1.一種用于訓練機器學習模型的訓練裝置，所述機器學習模型用于識別與深度信息相關聯的圖像中表示的對象是什么的處理，所述訓練裝置包括：

三維數據獲取部分，其被配置為獲取表示對象的三維數據；

訓練數據生成部分，其被配置為基于所述三維數據生成多個訓練數據，所述多個訓練數據的每個表示所述對象的相互不同的部分；以及

訓練部分，其被配置為將生成的訓練數據用作所述對象的所述訓練數據來訓練所述機器學習模型，

其中，所述訓練數據生成部分被配置為：為其中布置所述對象的虛擬空間中的多個相互不同的位置中的每一個，生成表示所述對象的部分的訓練數據，所述部分從所述位置的對應一個處可見。

2.根據權利要求1所述的訓練裝置，其中，

所述訓練裝置被配置為訓練所述機器學習模型，其中，將基于與深度信息相關聯的圖像生成的三維數據輸入，作為識別目標數據；

所述訓練數據生成部分被配置為生成包括三維數據的所述訓練數據；并且

所述訓練部分被配置為將所述生成的三維數據用作所述對象的所述訓練數據來訓練所述機器學習模型。

3.根據權利要求1所述的訓練裝置，其中，

所述訓練裝置被配置為訓練所述機器學習模型，其中，將與深度信息相關聯的圖像輸入，作為識別目標數據；

所述訓練數據生成部分被配置為生成包括與深度信息相關聯的圖像的所述訓練數據；并且

所述訓練部分被配置為將與所述深度信息相關聯的所述生成圖像用作所述對象的所述訓練數據來訓練所述機器學習模型。

4.一種識別裝置，其用于執行識別與深度信息相關聯的圖像中表示的對象是什么的處理，所述識別裝置包括：

訓練模型，其已經將基于表示對象的三維數據生成的訓練數據學習為所述對象的所述訓練數據，所述訓練數據的每個表示所述對象的相互不同的部分，其中，為其中布置所述對象的虛擬空間中的多個相互不同的位置中的每一個，生成表示所述對象的部分的訓練數據，所述部分從所述位置的對應一個處可見；以及

識別部分，其被配置為基于將與所述圖像相對應的識別目標數據輸入所述訓練模型時的輸出，來識別與所述深度信息相關聯的所述圖像中表示的所述對象是什么。

5.一種用于訓練機器學習模型的訓練方法，所述機器學習模型用于識別與深度信息相關聯的圖像中表示的對象是什么的處理，所述訓練方法包括：

獲取表示對象的三維數據的步驟；

基于所述三維數據生成多個訓練數據的步驟，所述多個訓練數據的每個表示所述對象的相互不同的部分，其中，為其中布置所述對象的虛擬空間中的多個相互不同的位置中的每一個，生成表示所述對象的部分的訓練數據，所述部分從所述位置的對應一個處可見；以及

將所述生成的訓練數據用作所述對象的所述訓練數據來訓練所述機器學習模型的步驟。

6.一種識別方法，其用于執行識別與深度信息相關聯的圖像中表示的對象是什么的處理，所述識別方法包括：

將與所述圖像相對應的識別目標數據輸入到訓練模型的步驟，所述訓練模型已經將基于表示對象的三維數據生成的訓練數據學習為所述對象的所述訓練數據，所述訓練數據的每個表示所述對象的相互不同的部分，其中，為其中布置所述對象的虛擬空間中的多個相互不同的位置中的每一個，生成表示所述對象的部分的訓練數據，所述部分從所述位置的對應一個處可見；以及

基于將所述識別目標數據輸入所述訓練模型時的輸出，來識別與所述深度信息相關聯的所述圖像中表示的所述對象是什么的步驟。