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1. (WO2017062382) SYSTEMS AND METHODS FOR APPLYING A CONVOLUTIONAL NETWORK TO SPATIAL DATA
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2017/062382    International Application No.:    PCT/US2016/055369
Publication Date: 13.04.2017 International Filing Date: 04.10.2016
IPC:
G06K 9/46 (2006.01), G06K 9/66 (2006.01), G06N 5/04 (2006.01), G06N 3/08 (2006.01)
Applicants: ATOMWISE INC. [US/US]; 1087 Mission Street San Francisco, CA 94103 (US)
Inventors: HEIFETS, Abraham, Samuel; (US).
WALLACH, Izhar; (US).
DZAMBA, Michael; (US)
Agent: LOVEJOY, Brett A.; (US).
MACDOUGALL, Christina, A.; (US).
LOVEJOY, Brett, A.; (US).
KWAK, Byung, Cheol; (US).
ESKER, Todd; (US)
Priority Data:
15/187,018 20.06.2016 US
62/236,962 04.10.2015 US
15/050,983 23.02.2016 US
Title (EN) SYSTEMS AND METHODS FOR APPLYING A CONVOLUTIONAL NETWORK TO SPATIAL DATA
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS D'APPLICATION DE RÉSEAU CONVOLUTIONNEL À DES DONNÉES SPATIALES
Abstract: front page image
(EN)Systems and methods for test object classification are provided in which the test object is docked with a target object in a plurality of different poses to form voxel maps. The maps are vectorized and fed into a convolutional neural network comprising an input layer, a plurality of individually weighted convolutional layers, and an output scorer. The convolutional layers include initial and final layers. Responsive to vectorized input, the input layer feeds values into the initial convolutional layer. Each respective convolutional layer, other than the final convolutional layer, feeds intermediate values as a function of the weights and input values of the respective layer into another of the convolutional layers. The final convolutional layer feeds values into one or more fully connected layers as a function of the final layer weights and input values. The one or more full connected layers feed values into the scorer which scores each input vector to thereby classify the test object.
(FR)L'invention concerne des systèmes et des procédés de classification d'objet de test selon lesquels l'objet de test est attaché à un objet cible dans une pluralité de poses différentes pour former des cartes de voxels. Les cartes sont vectorisées et amenées dans un réseau neuronal convolutionnel comprenant une couche d'entrée, une pluralité de couches de convolution pondérées individuellement, et un dispositif de notation de sortie. Les couches de convolution comprennent des couches initiale et finale. En réponse à une entrée vectorisée, la couche d'entrée fournit des valeurs à la couche de convolution initiale. Chaque couche de convolution respective, autre que la couche de convolution finale, fournit des valeurs intermédiaires en fonction des poids et des valeurs d'entrée de la couche respective à une autre des couches de convolution. La couche de convolution finale fournit des valeurs à une ou plusieurs couches entièrement connectées en fonction des poids de couche finale et des valeurs d'entrée. La ou les couches entièrement connectées fournissent des valeurs au dispositif de notation qui note chaque vecteur d'entrée pour ainsi classer l'objet de test.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)