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1. WO2019190017 - SYSTÈME DE RÉSEAU RÉSIDUEL POUR CORRECTION D'IMAGE À FAIBLE RÉSOLUTION

Numéro de publication WO/2019/190017
Date de publication 03.10.2019
N° de la demande internationale PCT/KR2018/014209
Date du dépôt international 19.11.2018
CIB
G06N 3/04 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G06T 5/00 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
5Amélioration ou restauration d'image
CPC
G06N 3/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
G06T 2207/20084
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
20Special algorithmic details
20084Artificial neural networks [ANN]
G06T 5/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
5Image enhancement or restoration
G06T 5/001
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
5Image enhancement or restoration
001Image restoration
Déposants
  • 아주대학교 산학협력단 AJOU UNIVERSITY INDUSTRY-ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION [KR]/[KR]
Inventeurs
  • 손경아 SOHN, Kyung Ah
  • 강병곤 KANG, Byung Kon
  • 안남혁 AHN, Nam Hyuk
Mandataires
  • 정성준 CHUNG, Sungjoon
Données relatives à la priorité
10-2018-003430026.03.2018KR
Langue de publication Coréen (ko)
Langue de dépôt coréen (KO)
États désignés
Titre
(EN) RESIDUAL NETWORK SYSTEM FOR LOW RESOLUTION IMAGE CORRECTION
(FR) SYSTÈME DE RÉSEAU RÉSIDUEL POUR CORRECTION D'IMAGE À FAIBLE RÉSOLUTION
(KO) 저 해상도 이미지 보정을 위한 잔차 네트워크 시스템
Abrégé
(EN) The present invention relates to a residual network for image correction. More particularly, a cascading residual network of the present invention comprises: an efficient residual block; a cascading residual recursive block comprising a plurality of efficient residual blocks; and a plurality of cascading residual recursive blocks, wherein each of the plurality of cascading residual recursive blocks is connected to a plurality of higher convolution blocks in the cascading residual network, and each of the plurality of efficient residual blocks calculates specific information by using a result value obtained through calculation by means of at least one previous convolution layer.
(FR) La présente invention concerne un réseau résiduel pour la correction d'image. Plus particulièrement, un réseau résiduel en cascade selon la présente invention comprend : un bloc résiduel efficace; un bloc résiduel récursif en cascade comprenant une pluralité de blocs résiduels efficaces; et une pluralité de blocs résiduels récursifs en cascade. Chaque bloc récursif résiduel en cascade de la pluralité de blocs résiduels récursifs en cascade est connecté à une pluralité de blocs de convolution supérieurs dans le réseau résiduel en cascade, et chaque bloc résiduel efficace de la pluralité de blocs résiduels efficaces calcule des informations spécifiques à l'aide d'une valeur de résultat obtenue par calcul au moyen d'au moins une couche de convolution précédente.
(KO) 본 발명은 이미지 보정을 위한 잔차 네트워크(Residual network)에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명에 연쇄 잔차 네트워크(Cascading Residual Network)는 경량 잔차 블록(Efficient Residual Block), 복수의 상기 경량 잔차 블록들로 구성되는 연쇄 잔차 재귀 블록(Cascading Residual Block), 및 복수의 연쇄 잔차 재귀 블록들로 구성되되, 상기 복수의 연쇄 잔차 재귀 블록들 각각은 상기 연쇄 잔차 네트워크의 상위의 복수의 컨볼루션 블록들로 연결되어 있으며, 상기 복수의 경량 잔차 블록들 각각은 이전의 적어도 하나의 컨볼루션 레이어에 의해서 계산된 결과 값을 이용하여 특정 정보를 계산한다.
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