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1. WO2020114097 - BOUNDARY BOX DETERMINING METHOD AND APPARATUS, ELECTRONIC DEVICE, AND STORAGE MEDIUM

Publication Number WO/2020/114097
Publication Date 11.06.2020
International Application No. PCT/CN2019/111645
International Filing Date 17.10.2019
IPC
G06K 9/32 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
20Image acquisition
32Aligning or centering of the image pick-up or image-field
G06N 3/02 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
Applicants
  • 北京达佳互联信息技术有限公司 BEIJING DAJIA INTERNET INFORMATION TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 刘裕峰 LIU, Yufeng
  • 胡玉坤 HU, Yukun
  • 郑文 ZHENG, Wen
Agents
  • 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) PATENTSINO IP FIRM
Priority Data
201811475816.404.12.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) BOUNDARY BOX DETERMINING METHOD AND APPARATUS, ELECTRONIC DEVICE, AND STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE DÉTERMINATION DE ZONE DE DÉLIMITATION, DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE ET SUPPORT DE STOCKAGE
(ZH) 一种边界框确定方法、装置、电子设备及存储介质
Abstract
(EN)
A boundary box determining method and apparatus, an electronic device, and a storage medium, relating to the technical field of image processing. The boundary box determining method comprises: inputting an image to be detected into a first convolutional neural sub network, and obtaining the first feature of a target object in the image to be detected (S11), wherein the first feature comprises the boundary image feature of the target object in the image to be detected; separately inputting the first feature into n second neural sub networks to obtain the n first boundary boxes of the target object (S12), wherein n is an integer greater than or equal to 2, and each first boundary box comprises a first location parameter value; and based on each first location parameter value of the n first boundary boxes, determining the target boundary box of the target object in the image to be detected (S13). By means of the method, the present invention can improve the robustness of determining the boundary box of the target object, effectively avoids overfitting, and can improve the accuracy of the boundary box of the target object.
(FR)
La présente invention concerne un procédé et un appareil de détermination de zone de délimitation, un dispositif électronique et un support de stockage, se rapportant au domaine technique du traitement d'image. Le procédé de détermination de zone de délimitation comprend les étapes consistant à : entrer une image à détecter dans un premier sous-réseau neuronal convolutif et obtenir la première caractéristique d'un objet cible dans l'image à détecter (S11), la première caractéristique comprenant la caractéristique d'image limite de l'objet cible dans l'image à détecter ; entrer séparément la première caractéristique dans n seconds sous-réseaux neuronaux pour obtenir les n premières zones de délimitation de l'objet cible (S12), n étant un nombre entier supérieur ou égal à 2, et chaque première zone de délimitation comprenant une première valeur de paramètre d'emplacement ; et sur la base de chaque première valeur de paramètre d'emplacement des n premières zones de délimitation, déterminer la zone de délimitation cible de l'objet cible dans l'image à détecter (S13). Au moyen du procédé, la présente invention permet d'améliorer la robustesse de détermination de la zone de délimitation de l'objet cible, d'éviter efficacement un surapparentissage et d'améliorer la précision de la zone de délimitation de l'objet cible.
(ZH)
一种边界框确定方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术领域,所述边界框确定方法包括:将待检测图像输入第一卷积神经子网络,获取所述待检测图像中目标物体的第一特征(S11);所述第一特征包括:所述待检测图像中所述目标物体的边界图像特征;将所述第一特征,分别输入n个第二神经子网络,得到所述目标物体的n个第一边界框(S12);所述n为大于等于2的整数;所述各个第一边界框包括第一位置参数值;基于所述n个第一边界框的各个第一位置参数值,确定所述待检测图像中目标物体的目标边界框(S13)。该方法能够提升确定目标物体的边界框的鲁棒性,有效避免过拟合,能够提升目标物体的边界框的准确性。
Also published as
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