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1. (WO2018081135) COMPARAISON DE SIMILARITÉS DE POINTS À UN ENSEMBLE ET APPRENTISSAGE PROFOND DE CARACTÉRISTIQUES PERMETTANT UNE RECONNAISSANCE VISUELLE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2018/081135    N° de la demande internationale :    PCT/US2017/058104
Date de publication : 03.05.2018 Date de dépôt international : 24.10.2017
CIB :
G06K 9/46 (2006.01), G06K 9/62 (2006.01), G06K 9/66 (2006.01), G06N 3/04 (2006.01), B60R 21/00 (2006.01)
Déposants : VMAXX INC. [US/US]; 101 Jefferson Drive, 1st Floor Menlo Park, CA 94025 (US)
Inventeurs : WANG, Jinjun; (US).
ZHOU, Sanpin; (US)
Mandataire : STEVENS, David, R.; (US)
Données relatives à la priorité :
62/412,675 25.10.2016 US
62/412,680 25.10.2016 US
Titre (EN) POINT TO SET SIMILARITY COMPARISON AND DEEP FEATURE LEARNING FOR VISUAL RECOGNITION
(FR) COMPARAISON DE SIMILARITÉS DE POINTS À UN ENSEMBLE ET APPRENTISSAGE PROFOND DE CARACTÉRISTIQUES PERMETTANT UNE RECONNAISSANCE VISUELLE
Abrégé : front page image
(EN)A visual recognition system to process images includes a global sub-network including a convolutional layer and a first max pooling layer. A local sub-network is connected to receive data from the global sub-network, and includes at least two convolutional layers, each connected to a max pooling layer. A fusion network is connected to receive data from the local sub-network, and includes a plurality of fully connected layers that respectively determine local feature maps derived from images. A loss layer is connected to receive data from the fusion network, set filter parameters, and minimize ranking error.
(FR)Un système de reconnaissance visuelle conçu pour traiter des images comprend un sous-réseau global contenant une couche convolutionnelle et une première couche de regroupement maximal. Un sous-réseau local est connecté de façon à recevoir des données provenant du sous-réseau global et il contient au moins deux couches convolutionnelles, chacune étant connectée à une couche de regroupement maximal. Un réseau de fusion est connecté de façon à recevoir des données provenant du sous-réseau local et il contient une pluralité de couches entièrement connectées qui déterminent respectivement des cartes de caractéristiques locales dérivées des images. Une couche de perte est connectée de façon à recevoir des données provenant du réseau de fusion, à régler des paramètres de filtre et à réduire à un minimum une erreur de classement.
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, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, 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)