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1. (WO2018045551) APPRENTISSAGE ET DÉPLOIEMENT DE RÉGRESSIONS DE POSE DANS DES RÉSEAUX NEURONAUX DANS DES MACHINES AUTONOMES
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N° de publication : WO/2018/045551 N° de la demande internationale : PCT/CN2016/098543
Date de publication : 15.03.2018 Date de dépôt international : 09.09.2016
CIB :
G06T 7/00 (2017.01)
Déposants : MA, Liwei[CN/CN]; CN (BZ)
INTEL CORPORATION[US/US]; 2200 Mission College Blvd. Santa Clara, California 95054, US
Inventeurs : MA, Liwei; CN
Mandataire : NTD PATENT AND TRADEMARK AGENCY LIMITED; 10th Floor, Block A, Investment Plaza 27 Jinrongdajie, Xicheng District Beijing 100033, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) TRAINING AND DEPLOYING POSE REGRESSIONS IN NEURAL NETWORKS IN AUTONOMOUS MACHINES
(FR) APPRENTISSAGE ET DÉPLOIEMENT DE RÉGRESSIONS DE POSE DANS DES RÉSEAUX NEURONAUX DANS DES MACHINES AUTONOMES
Abrégé : front page image
(EN) A mechanism is described for facilitating training and deploying of pose regression in neural networks in autonomous machines. A method, as described herein, includes facilitating capturing, by an image capturing device of a computing device, one or more images of one or more objects, where the one or more images include one or more training images associated with a neural network. The method may further include continuously estimating, in real-time, a present orientation of the computing device, where estimating includes continuously detecting a real-time view field as viewed by the image capturing device and based on the one or more images. The method may further include applying pose regression relating to the image capturing device using the real-time view field.
(FR) L'invention concerne un mécanisme pour faciliter l'apprentissage et le déploiement d'une régression de pose dans des réseaux neuronaux dans des machines autonomes. Un procédé, tel que décrit ici, consiste à faciliter la capture, par un dispositif de capture d'image d'un dispositif informatique, une ou plusieurs images d'un ou plusieurs objets, l'ou les images comprenant une ou plusieurs images d'apprentissage associées à un réseau neuronal. Le procédé peut en outre consister à estimer en continu, en temps réel, une orientation actuelle du dispositif informatique, l'estimation consistant à détecter en continu un champ de vision en temps réel tel qu'observé par le dispositif de capture d'image et sur la base de l'ou des images. Le procédé peut en outre consister à appliquer une régression de pose relative au dispositif de capture d'image à l'aide du champ de vision en temps réel.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)