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生成学习用数据集的方法、学习完毕模型的生成方法及图像解析装置 

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申请/专利权人:株式会社岛津制作所

摘要:本发明涉及训练标签图像修正方法,通过使用了学习数据的学习完毕模型1对学习数据10的输入图像11进行分割处理,包含:生成判定用标签图像14的步骤;针对判定用标签图像14与训练标签图像12,比较对应的部分彼此的标签的步骤;基于标签的比较结果来修正训练标签图像中包含的标签区域13的步骤。

主权项:1.一种生成学习用数据集的方法,是用于机器学习中的学习用数据集的生成方法,其特征在于,包含:准备用于进行分割处理的事先学习完毕模型的步骤,其中,所述事先学习完毕模型以学习用数据集为基础进行学习,每个所述学习用数据集均包括输入图像和训练标签图像,所述训练标签图像包含多个被分割的第一标签区域;对一个所述学习用数据集的所述输入图像进行分割处理,输出包含多个被分割的第二标签区域的判定用标签图像的步骤;对于所述训练标签图像的所述第一标签区域与所述判定用标签图像的所述第二标签区域进行比较的步骤;基于第一标签区域与第二标签区域的比较步骤,修正所述第一标签区域。

全文数据:

权利要求:

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