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1. WO2020137092 - REGION IDENTIFICATION DEVICE, METHOD, AND PROGRAM

Publication Number WO/2020/137092
Publication Date 02.07.2020
International Application No. PCT/JP2019/040218
International Filing Date 11.10.2019
IPC
G06T 7/00 2017.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
CPC
G06T 7/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
Applicants
  • 富士フイルム株式会社 FUJIFILM CORPORATION [JP]/[JP]
Inventors
  • 一ノ瀬 晶路 ICHINOSE Akimichi
  • 北村 嘉郎 KITAMURA Yoshiro
Agents
  • 中島 順子 NAKASHIMA Junko
  • 米倉 潤造 YONEKURA Junzo
  • 藤森 義真 FUJIMORI Yoshinao
Priority Data
2018-24430927.12.2018JP
Publication Language Japanese (JA)
Filing Language Japanese (JA)
Designated States
Title
(EN) REGION IDENTIFICATION DEVICE, METHOD, AND PROGRAM
(FR) DISPOSITIF, PROCÉDÉ, ET PROGRAMME D'IDENTIFICATION DE RÉGION
(JA) 領域特定装置、方法およびプログラム
Abstract
(EN)
The region identification device, method, and program according to the present invention efficiently identify any object included in an input image. A convolutional neural network (30) of an object identification unit (22) generates a convolutional feature map (M0) from an input image (S0). A first discriminator (40) selects an anchor from among a plurality of anchors having various shapes and sizes on the basis of similarity in shape and size to an answer box including an object candidate. The first discriminator (40) identifies an object candidate region (P0) in the input image (S0) on the basis of the selected anchor (43).
(FR)
L’invention concerne un dispositif, un procédé et un programme d'identification de région qui identifient efficacement tout objet inclus dans une image d'entrée. Un réseau neuronal convolutionnel (30) d'une unité d'identification d'objet (22) génère une carte de caractéristiques de convolution (M0) à partir d'une image d'entrée (S0). Un premier discriminateur (40) sélectionne un ancrage parmi une pluralité d'ancrages ayant diverses formes et tailles sur la base d'une similarité de forme et de taille à une boîte de réponse comprenant un objet candidat. Le premier discriminateur (40) identifie une région candidate d'objet (P0) dans l'image d'entrée (S0) sur la base de l'ancre sélectionnée (43).
(JA)
領域特定装置、方法およびプログラムにおいて、入力画像に含まれる任意の物体を効率よく特定する。物体特定部(22)の畳み込みニューラルネットワーク(30)が、入力画像(S0)から畳み込み特徴マップ(M0)を生成する。第1の識別器(40)が、各種形状および各種大きさを有する複数のアンカーから、物体候補を含む正解ボックスとの形状および大きさの類似度に基づいてアンカーを選択する。第1の識別器(40)は、選択したアンカー(43)に基づいて、入力画像(S0)における物体候補領域(P0)を特定する。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau