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1. WO2020062809 - COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD, APPARATUS, AND COMPUTER-PROGRAM PRODUCT

Publication Number WO/2020/062809
Publication Date 02.04.2020
International Application No. PCT/CN2019/079242
International Filing Date 22.03.2019
IPC
G06T 3/00 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
3Geometric image transformation in the plane of the image
CPC
G06N 3/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
G06T 11/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
112D [Two Dimensional] image generation
Applicants
  • BOE TECHNOLOGY GROUP CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • LIU, Hanwen
  • NAVARRETE MICHELINI, Pablo
  • ZHANG, Lijie
  • ZHU, Dan
Agents
  • TEE&HOWE INTELLECTUAL PROPERTY ATTORNEYS
Priority Data
201811123875.526.09.2018CN
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD, APPARATUS, AND COMPUTER-PROGRAM PRODUCT
(FR) PROCÉDÉ MIS EN ŒUVRE PAR ORDINATEUR, APPAREIL ET PRODUIT-PROGRAMME INFORMATIQUE
Abstract
(EN)
A computer-implemented method using a convolutional neural network is provided. The computer-implemented method using a convolutional neural network includes processing an input image through at least one channel of the convolutional neural network to generate an output image including content features of the input image morphed with style features of a reference style image. The at least one channel includes a down-sampling segment, a densely connected segment, and an up-sampling segment sequentially connected together. Processing the input image through the at least one channel of the convolutional neural network includes processing an input signal through the down-sampling segment to generate a down-sampling segment output; processing the down-sampling segment output through the densely connected segment to generate a densely connected segment output; and processing the densely connected segment output through the up-sampling segment to generate an up-sampling segment output. The input signal includes a component of the input image.
(FR)
La présente invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur utilisant un réseau neuronal convolutif. Le procédé mis en œuvre par ordinateur utilisant un réseau neuronal convolutif comprend l'étape consistant à traiter une image d'entrée par l'intermédiaire d'au moins un canal du réseau neuronal convolutif pour générer une image de sortie comprenant des caractéristiques de contenu de l'image d'entrée transformée par morphage avec des caractéristiques de style d'une image de style de référence. Ledit canal comprend un segment de sous-échantillonnage, un segment densément connecté et un segment de sur-échantillonnage reliés de manière séquentielle les uns aux autres. Le traitement de l'image d'entrée par l'intermédiaire dudit canal du réseau neuronal convolutif comprend les étapes consistant à traiter un signal d'entrée par l'intermédiaire du segment de sous-échantillonnage pour générer une sortie de segment de sous-échantillonnage ; traiter la sortie de segment de sous-échantillonnage par l'intermédiaire du segment densément connecté pour générer une sortie de segment densément connecté ; et traiter la sortie de segment densément connecté par l'intermédiaire du segment de sur-échantillonnage afin de générer une sortie de segment de sur-échantillonnage. Le signal d'entrée comprend un composant de l'image d'entrée.
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau