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1. WO2022010476 - LEARNABLE COST VOLUME FOR DETERMINING PIXEL CORRESPONDENCE

Publication Number WO/2022/010476
Publication Date 13.01.2022
International Application No. PCT/US2020/041258
International Filing Date 08.07.2020
IPC
G06T 7/579 2017.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
50Depth or shape recovery
55from multiple images
579from motion
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 2207/10016
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
10Image acquisition modality
10016Video; Image sequence
G06T 2207/20016
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
20Special algorithmic details
20016Hierarchical, coarse-to-fine, multiscale or multiresolution image processing; Pyramid transform
G06T 2207/20081
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
20Special algorithmic details
20081Training; Learning
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 7/579
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
50Depth or shape recovery
55from multiple images
579from motion
Applicants
  • GOOGLE LLC [US]/[US]
Inventors
  • XIAO, Taihong
  • SUN, Deqing
  • YANG, Ming-Hsuan
  • WANG, Qifei
  • YUAN, Jinwei
Agents
  • KULESZA, Mateusz, J.
Priority Data
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) LEARNABLE COST VOLUME FOR DETERMINING PIXEL CORRESPONDENCE
(FR) VOLUME DE COÛTS POUVANT S'APPRENDRE ET PERMETTANT DE DÉTERMINER UNE CORRESPONDANCE DE PIXELS
Abstract
(EN) A method includes obtaining a first plurality of feature vectors associated with a first image and a second plurality of feature vectors associated with a second image. The method also includes generating a plurality of transformed feature vectors by transforming each respective feature vector of the first plurality of feature vectors by a kernel matrix trained to define an elliptical inner product space. The method additionally includes generating a cost volume by determining, for each respective transformed feature vector of the plurality of transformed feature vectors, a plurality of inner products, wherein each respective inner product of the plurality of inner products is between the respective transformed feature vector and a corresponding candidate feature vector of a corresponding subset of the second plurality of feature vectors. The method further includes determining, based on the cost volume, a pixel correspondence between the first image and the second image.
(FR) Un procédé consiste à obtenir une première pluralité de vecteurs de caractéristiques, associés à une première image, et une seconde pluralité de vecteurs de caractéristiques, associés à une seconde image. Le procédé consiste également à générer une pluralité de vecteurs transformés de caractéristiques par transformation de chaque vecteur respectif de caractéristiques de la première pluralité de vecteurs de caractéristiques par une matrice de noyaux instruite, pour définir un espace elliptique interne de produits. Le procédé consiste en outre à générer un volume de coûts par détermination, pour chaque vecteur transformé respectif de caractéristiques de la pluralité de vecteurs transformés de caractéristiques, d'une pluralité de produits internes, chaque produit interne respectif de la pluralité de produits internes étant entre le vecteur transformé respectif de caractéristiques et un vecteur candidat de caractéristiques correspondant d'un sous-ensemble correspondant de la seconde pluralité de vecteurs de caractéristiques. Le procédé consiste de surcroît à déterminer, selon le volume de coûts, une correspondance de pixels entre la première image et la seconde image.
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