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1. (WO2018161217) PROCÉDÉ ET SYSTÈME D'APPRENTISSAGE SANS EXEMPLE À MARGE MAXIMALE TRANSDUCTIVE ET/OU ADAPTATIVE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication : WO/2018/161217 N° de la demande internationale : PCT/CN2017/075764
Date de publication : 13.09.2018 Date de dépôt international : 06.03.2017
CIB :
G06K 9/62 (2006.01)
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
62
Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
Déposants : NOKIA TECHNOLOGIES OY[FI/FI]; Karaportti 3 02610 Espoo, FI
NOKIA TECHNOLOGIES (BEIJING) CO., LTD.[CN/CN]; Unit 18, Room 1001, Level 10, East Tower, World Financial Center No. 1, East Third Ring Middle Road, Chaoyang District Beijing 100020, CN (LC)
Inventeurs : YU, Yunlong; CN
Mandataire : KING & WOOD MALLESONS; 20th Floor, East Tower, World Financial Centre No. 1 Dongsanhuan Zhonglu Chaoyang District Beijing 100020, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) A TRANSDUCTIVE AND/OR ADAPTIVE MAX MARGIN ZERO-SHOT LEARNING METHOD AND SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME D'APPRENTISSAGE SANS EXEMPLE À MARGE MAXIMALE TRANSDUCTIVE ET/OU ADAPTATIVE
Abrégé :
(EN) An apparatus and method to implement object detection with a zero-shot learning model. The apparatus and method are configured to provide at least one embedding matrix of the zero-shot learning model, to provide unseen data for one or more unseen instances, to update the embedding matrix according to selected one or more unseen instances that have higher predicted confidence when the embedding matrix is applied, and to detect an object of interest in an unseen category from a region of an image using the updated embedded matrix. The initial embedding matrix can be refined beforehand using an adaptive max margin approach.
(FR) L'invention porte sur un appareil et un procédé pour mettre en œuvre une détection d'objet avec un modèle d'apprentissage sans exemple. L'appareil et le procédé sont configurés pour fournir au moins une matrice d'intégration du modèle d'apprentissage sans exemple, pour fournir des données non vues pour une ou plusieurs instances non vues, pour mettre à jour la matrice d'incorporation selon une ou plusieurs instances non vues qui ont une confiance prédite plus élevée lorsque la matrice d'intégration est appliquée, et pour détecter un objet d'intérêt dans une catégorie non vue à partir d'une région d'une image à l'aide de la matrice intégrée mise à jour. La matrice d'incorporation initiale peut être affinée au préalable à l'aide d'une approche de marge maximale adaptative.
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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, 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)