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1. WO2020062958 - APPAREIL, PROCÉDÉ ET SUPPORT LISIBLE PAR ORDINATEUR POUR TRAITEMENT D'IMAGE, ET SYSTÈME D'ENTRAÎNEMENT DE RÉSEAU NEURONAL

Numéro de publication WO/2020/062958
Date de publication 02.04.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2019/092113
Date du dépôt international 20.06.2019
CIB
G06T 3/40 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
3Transformation géométrique de l'image dans le plan de l'image
40Changement d'échelle d'une image entière ou d'une partie d'image
CPC
G06K 9/46
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
36Image preprocessing, i.e. processing the image information without deciding about the identity of the image
46Extraction of features or characteristics of the image
G06K 9/62
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
G06T 3/4053
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
3Geometric image transformation in the plane of the image
40Scaling the whole image or part thereof
4053Super resolution, i.e. output image resolution higher than sensor resolution
Déposants
  • BOE TECHNOLOGY GROUP CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • NAVARRETE MICHELINI, Pablo
  • ZHU, Dan
  • LIU, Hanwen
Mandataires
  • TEE&HOWE INTELLECTUAL PROPERTY ATTORNEYS
Données relatives à la priorité
201811155147.230.09.2018CN
201811155252.630.09.2018CN
201811155326.630.09.2018CN
201811155930.930.09.2018CN
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) APPARATUS, METHOD, AND COMPUTER-READABLE MEDIUM FOR IMAGE PROCESSING, AND SYSTEM FOR TRAINING A NEURAL NETWORK
(FR) APPAREIL, PROCÉDÉ ET SUPPORT LISIBLE PAR ORDINATEUR POUR TRAITEMENT D'IMAGE, ET SYSTÈME D'ENTRAÎNEMENT DE RÉSEAU NEURONAL
Abrégé
(EN)
The present disclosure provides a method of training a generative adversarial network. The method includes iteratively enhancing a first noise input in a generative network to generate a first output image; iteratively enhancing a second noise input in the generative network to generate a second output image; transmitting the first output image and a second reference image to a discriminative network, the second reference image corresponding to the first reference image and having a higher resolution than the first reference image; obtaining a first score from the discriminative network based on the second reference image, and a second score from the discriminative network based on the first output image; calculating a loss function of the generative network based on the first score and the second score; and adjusting at least one parameter of the generative network to lower the loss function of the generative network.
(FR)
La présente invention concerne un procédé d'entraînement d'un réseau antagoniste génératif. Le procédé consiste à améliorer itérativement une première entrée de bruit dans un réseau génératif pour produire une première image de sortie; améliorer itérativement une deuxième entrée de bruit dans le réseau génératif pour produire une deuxième image de sortie; transmettre la première image de sortie et une deuxième image de référence à un réseau discriminatif, la deuxième image de référence correspondant à la première image de référence et ayant une résolution supérieure à celle de la première image de référence; obtenir un premier score à partir du réseau discriminatif en fonction de la deuxième image de référence, et un deuxième score à partir du réseau discriminatif en fonction de la première image de sortie; calculer une fonction de perte du réseau génératif en fonction du premier score et du deuxième score; et ajuster au moins un paramètre du réseau génératif pour diminuer la valeur de la fonction de perte du réseau génératif.
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