TRAINING DEVICE, BUILDING REGION EXTRACTION DEVICE, TRAINING METHOD, BUILDING REGION EXTRACTION METHOD, AND PROGRAM

This training device performs deep-learning training of a classification model using data for learning including at least training data, and is provided with: an acquisition unit that acquires, as training data, map image data which is associated with composite label data obtained by combining at least building label data in which building labels are assigned to building regions and boundary label data in which a boundary label is assigned to the space between the buildings; and a training unit that, by using combinations of map image data and composite label data that is a plurality of sets of training data acquired by the acquisition unit, performs deep-learning training of a classification model so that upon receiving input of a map image, the trained classification model outputs a building mask image and a boundary mask image corresponding to a building label and a boundary label as a classification result. Le dispositif d'entraînement d'après la présente invention effectue un entraînement d'apprentissage profond d'un modèle de classification à l'aide de données d'apprentissage contenant au moins des données d'entraînement. Le dispositif d'entraînement comprend : une unité d'acquisition qui acquiert, à titre de données d'entraînement, des données d'images de carte qui sont associées à des données d'étiquettes composites obtenues en combinant au moins des données d'étiquettes de bâtiments dans lesquelles des étiquettes de bâtiments sont attribuées à des régions de bâtiments et des données d'étiquette de limite dans lesquelles une étiquette de limite est attribuée à l'espace entre les bâtiments ; et une unité d'entraînement qui, au moyen de combinaisons des données d'images de carte et des données d'étiquettes composites qui constituent une pluralité d'ensembles de données d'entraînement acquises par l'unité d'acquisition, effectue un entraînement d'apprentissage profond d'un modèle de classification de telle sorte que, lorsqu'il reçoit une entrée d'une image de carte, le modèle de classification entraîné sort une image de masque de bâtiment et une image de masque de limite correspondant à une étiquette de bâtiment et à une étiquette de limite à titre de résultat de classification. 学習装置は、教師データを少なくとも含む学習用データによって分類モデルの深層学習を行う学習装置であって、建造物領域に対して建造物ラベルが付与された建造物ラベルデータと前記建造物同士の間隔に対して境界ラベルが付与された境界ラベルデータとが少なくとも合成された合成ラベルデータが対応付けられた地図画像データを前記教師データとして取得する取得部と、前記取得部が取得した複数の前記教師データである前記合成ラベルデータと前記地図画像データとの組み合わせについて、地図画像を入力すると、分類結果として前記建造物ラベル及び前記境界ラベルに応じた建造物マスク画像及び境界マ