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1. (WO2019066794) MODÈLE DE RÉSEAU DE BOUT EN BOUT POUR SEGMENTATION D'IMAGE À HAUTE RÉSOLUTION
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N° de publication : WO/2019/066794 N° de la demande internationale : PCT/US2017/053627
Date de publication : 04.04.2019 Date de dépôt international : 27.09.2017
CIB :
G06T 7/12 (2017.01) ,G06N 5/00 (2006.01)
[IPC code unknown for G06T 7/12]
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
5
Systèmes de calculateurs utilisant des modèles basés sur la connaissance
Déposants :
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventeurs :
KANAZAWA, Noritsugu; US
KNAAN, Yael Pritch; US
Mandataire :
THORP, Seth T.; US
BATAVIA, Neil, M.; US
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) END TO END NETWORK MODEL FOR HIGH RESOLUTION IMAGE SEGMENTATION
(FR) MODÈLE DE RÉSEAU DE BOUT EN BOUT POUR SEGMENTATION D'IMAGE À HAUTE RÉSOLUTION
Abrégé :
(EN) The present disclosure provides systems and methods that leverage neural networks for high resolution image segmentation. A computing system can include a processor, a machine-learned image segmentation model comprising a semantic segmentation neural network and an edge refinement neural network, and at least one tangible, non-transitory computer readable medium that stores instructions that cause the processor to perform operations. The operations can include obtaining an image, inputting the image into the semantic segmentation neural network, receiving, as an output of the semantic segmentation neural network, a semantic segmentation mask, inputting at least a portion of the image and at least a portion of the semantic segmentation mask into the edge refinement neural network, and receiving, as an output of the edge refinement neural network, the refined semantic segmentation mask.
(FR) La présente invention concerne des systèmes et des procédés tirant profit de réseaux neuronaux en vue d'une segmentation d'image à haute résolution. Le système informatique peut comprendre un processeur, un modèle de segmentation d'image appris par machine comprenant un réseau neuronal de segmentation sémantique et un réseau neuronal d'affinement de contours, et au moins un support tangible non transitoire lisible par ordinateur qui stocke des instructions amenant le processeur à effectuer des opérations. Les opérations peuvent consister à obtenir une image ; à introduire l'image dans le réseau neuronal de segmentation sémantique ; à recevoir en tant que sortie du réseau neuronal de segmentation sémantique, un masque de segmentation sémantique ; à introduire au moins une partie de l'image et au moins une partie du masque de segmentation sémantique dans le réseau neuronal d'affinement de contours ; et à recevoir en tant que sortie du réseau neuronal d'affinement de contours, le masque de segmentation sémantique affiné.
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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)
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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)