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1. WO2022003740 - METHOD FOR DETERMINING THE CONFIDENCE OF A DISPARITY MAP THROUGH A SELF-ADAPTIVE LEARNING OF A NEURAL NETWORK, AND SENSOR SYSTEM THEREOF

Publication Number WO/2022/003740
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/IT2021/050193
International Filing Date 21.06.2021
IPC
G06T 7/593 2017.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
50Depth or shape recovery
55from multiple images
593from stereo images
CPC
G06T 2207/10012
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
10Image acquisition modality
10004Still image; Photographic image
10012Stereo images
G06T 2207/20084
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
20Special algorithmic details
20084Artificial neural networks [ANN]
G06T 7/593
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
50Depth or shape recovery
55from multiple images
593from stereo images
Applicants
  • ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA [IT]/[IT]
Inventors
  • POGGI, Matteo
  • ALEOTTI, Filippo
  • TOSI, Fabio
  • MATTOCCIA, Stefano
Agents
  • TIBURZI, Andrea
  • SANTI, Filippo
  • BALZANO, Francesca
  • BANCHETTI, Marina
  • GITTO, Serena
  • MULAS, Chiara
  • FERRIERO, Paolo
  • BIONDINI, Daniele
  • CATALDI, Silvia
  • BURCHIELLI, Riccardo
  • DE FILIPPIS, Sara
Priority Data
10202000001605402.07.2020IT
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHOD FOR DETERMINING THE CONFIDENCE OF A DISPARITY MAP THROUGH A SELF-ADAPTIVE LEARNING OF A NEURAL NETWORK, AND SENSOR SYSTEM THEREOF
(FR) PROCÉDÉ POUR DÉTERMINER LA CONFIANCE D'UNE CARTE DE DISPARITÉ PAR L'INTERMÉDIAIRE D'UN APPRENTISSAGE AUTO-ADAPTATIF D'UN RÉSEAU DE NEURONES, ET SYSTÈME DE CAPTEUR ASSOCIÉ
Abstract
(EN) Method for determining the confidence of a disparity map through a self-adaptive learning of a neural network, and sensor system thereof The present invention relates to a method for determining the 5 confidence of a disparity map by training a neural network (14), wherein the confidence is the level of certainty or uncertainty of each pixel of said disparity map, from at least one digital image, of a scene, comprising the following steps: A. acquiring said at least one digital image, of said scene; B. calculating said disparity map for each pixel of said at least 10 one digital image,; C. extracting at least one self-supervising criterion from said at least one digital image, and said disparity map; D. calculating a confidence map, from said disparity map, by means of said neural network (14); E. calculating a loss signal from said confidence map and said at least one self-supervising criterion; and F. 15 optimizing said neural network (14) by training said neural network (14) with the information associated to said loss signal. The present invention also relates to a sensor system for determining the confidence of a disparity map from at least one digital image, of a scene. 20
(FR) La présente invention concerne un procédé pour déterminer la confiance d'une carte de disparité par entraînement d'un réseau de neurones (14), la confiance étant le niveau de certitude ou d'incertitude de chaque pixel de ladite carte de disparité, à partir d'au moins une image numérique d'une scène, comprenant les étapes suivantes : A. acquisition de ladite au moins une image numérique de ladite scène ; B. calcul de ladite carte de disparité pour chaque pixel de ladite au moins une image numérique ; C. extraction d'au moins un critère d'auto-supervision à partir de ladite au moins une image numérique et de ladite carte de disparité ; D. calcul d'une carte de confiance à partir de ladite carte de disparité, au moyen dudit réseau de neurones (14) ; E. calcul d'un signal de perte à partir de ladite carte de confiance et dudit au moins un critère d'auto-supervision ; et F. optimisation dudit réseau de neurones (14) par entraînement dudit réseau de neurones (14) avec les informations associées audit signal de perte. La présente invention concerne également un système de capteur pour déterminer la confiance d'une carte de disparité à partir d'au moins une image numérique d'une scène.
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