INFORMATION PROCESSING DEVICE, ARRHYTHMIA DETECTION DEVICE, REGION IDENTIFICATION METHOD, AND REGION IDENTIFICATION PROGRAM
In order to improve the accuracy of detecting a detection target region from an input image capturing an object, an information processing device (1) is provided with: a detection unit (102) that detects each of a target region and an aggregate region from an input image capturing an object by using...
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Format: | Patent |
Sprache: | eng ; fre ; jpn |
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Zusammenfassung: | In order to improve the accuracy of detecting a detection target region from an input image capturing an object, an information processing device (1) is provided with: a detection unit (102) that detects each of a target region and an aggregate region from an input image capturing an object by using a trained model that is trained using training images in which each target region included in an object and each aggregate region composed of a plurality of target regions are annotated with different classifications; and a specification unit (103) that specifies an undetected region, which is a target region that has failed to be detected, in the detected aggregate region.
Afin d'améliorer la précision de détection d'une région cible de détection à partir d'une image d'entrée capturant un objet, l'invention concerne un dispositif de traitement d'informations (1) comprenant : une unité de détection (102) qui détecte chacune d'une région cible et d'une région agrégée à partir d'une image d'entrée capturant un objet à l'aide d'un modèle entraîné qui est entraîné à l'aide d'images d'entraînement dans lesquelles chaque région cible incluse dans un objet et chaque région agrégée composée d'une pluralité de régions cibles sont annotées avec différentes classifications ; et une unité de spécification (103) qui spécifie une région non détectée, qui est une région cible qui a échoué à être détectée, dans la région agrégée détectée.
対象物を撮影した入力画像から検出対象領域を検出する精度を向上させるために、情報処理装置(1)は、対象物に含まれる対象領域の各々、および、複数の前記対象領域で構成される集合領域の各々に、互いに異なる分類がアノテーションとして付された教師画像を用いて学習された学習モデルを用いて、対象物を撮影した入力画像から対象領域および集合領域の各々を検出する検出部(102)と、検出された集合領域内において、検出されなかった対象領域である検出漏れ領域を特定する特定部(103)と、を備える。 |
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