IMAGE CLASSIFICATION DEVICE, IMAGE CLASSIFICATION METHOD, INSPECTION SYSTEM, AND PROGRAM

Provided is image classification technology that can effectively determine the timing at which to re-train a trained model. This image classification device comprises: a feature value extraction unit that, by using teacher data obtained as a result of teacher images being assigned teacher labels indicating any among a plurality of classes, extracts an image feature value from a target image on the basis of a trained model that has been trained such that the distance between the teacher images to which are assigned teacher labels indicating different classes becomes greater; a class determination unit that classifies the target image as an unknown image on the basis of the distance between the image feature value and the feature value representing the class; and a result output unit that outputs information relating to the number of unknown images. L'invention concerne une technologie de classification d'image qui peut déterminer efficacement le moment auquel il faut reformer un modèle formé. Ce dispositif de classification d'image comprend : une unité d'extraction de valeur de caractéristique qui, en utilisant des données d'enseignant obtenues quand des images d'enseignant sont associées à des étiquettes d'enseignant indiquant l'une quelconque parmi une pluralité de classes, extrait une valeur de caractéristique d'image à partir d'une image cible sur la base d'un modèle formé qui a été formé de telle sorte que la distance entre les images d'enseignant auxquelles sont attribuées des étiquettes d'enseignant indiquant différentes classes, soit plus grande ; une unité de détermination de classe qui classifie l'image cible en tant qu'image inconnue sur la base de la distance entre la valeur de caractéristique d'image et la valeur de caractéristique représentant la classe ; et une unité de sortie de résultat qui fournit en sortie des informations se rapportant au nombre d'images inconnues. 学習済みモデルを再学習するタイミングを効率的に判断することができる画像分類技術を提供する。画像分類装置が、教師画像に複数のクラスのいずれかを示す教師ラベルが付与された教師データを用いて、異なるクラスを示す教師ラベルが付与された教師画像同士の距離が大きくなるように学習された学習済みモデルに基づいて、対象画像から画像特徴量を抽出する特徴量抽出部と、画像特徴量とクラスを代表する特徴量との距離に基づいて、対象画像を未知画像に分類するクラス判定部と、未知画像の数に関する情報を出力する結果出力部と、を備える。