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1. (WO2018084942) APPRENTISSAGE EN PROFONDEUR PAR CORRÉLATION CROISÉE DESTINÉ AU SUIVI D'OBJET
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication : WO/2018/084942 N° de la demande internationale : PCT/US2017/052252
Date de publication : 11.05.2018 Date de dépôt international : 19.09.2017
CIB :
G06N 3/04 (2006.01) ,G06N 3/08 (2006.01) ,G06K 9/32 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04
Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08
Méthodes d'apprentissage
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
K
RECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9
Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
20
Obtention de l'image
32
Alignement ou centrage du capteur d'image ou de la zone image
Déposants : QUALCOMM INCORPORATED[US/US]; ATTN: International IP Administration 5775 Morehouse Drive San Diego, CA 92121-1714, US
Inventeurs : HABIBIAN, Amirhossein; US
SNOEK, Cornelis, Gerardus, Maria; US
Mandataire : LENKIN, Alan, M.; US
LUTZ, Joseph; US
PARTOW-NAVID, Puya; US
FASHU-KANU, Alvin V.; US
Données relatives à la priorité :
15/708,01418.09.2017US
62/418,70707.11.2016US
Titre (EN) DEEP CROSS-CORRELATION LEARNING FOR OBJECT TRACKING
(FR) APPRENTISSAGE EN PROFONDEUR PAR CORRÉLATION CROISÉE DESTINÉ AU SUIVI D'OBJET
Abrégé :
(EN) An artificial neural network for learning to track a target across a sequence of frames includes a representation network configured to extract a target region representation from a first frame and a search region representation from a subsequent frame. The artificial neural network also includes a cross-correlation layer configured to convolve the extracted target region representation with the extracted search region representation to determine a cross-correlation map. The artificial neural network further includes a loss layer configured to compare the cross-correlation map with a ground truth cross-correlation map to determine a loss value and to back propagate the loss value into the artificial neural network to update filter weights of the artificial neural network.
(FR) L'invention concerne un réseau de neurones artificiels permettant d'apprendre à suivre une cible à travers une séquence de trames comprenant un réseau de représentation configuré pour extraire une représentation de région cible à partir d'une première trame et une représentation de région de recherche à partir d'une trame suivante. Le réseau de neurones artificiels comprend également une couche de corrélation croisée configurée pour convoluer la représentation de la région cible extraite avec la représentation de la région de recherche extraite afin de déterminer une carte de corrélation croisée. Le réseau de neurones artificiels comprend en outre une couche de perte configurée pour comparer la carte de corrélation croisée avec une carte de corrélation croisée de réalité de terrain pour déterminer une valeur de perte et pour rétropropager la valeur de perte dans le réseau de neurones artificiels afin de mettre à jour des pondérations de filtre du réseau de neurones artificiels.
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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)