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1. WO2020068158 - RÉÉCLAIRAGE DE PHOTOS À L'AIDE DE RÉSEAUX NEURONAUX PROFONDS ET D'UN APPRENTISSAGE DE CONFIANCE

Numéro de publication WO/2020/068158
Date de publication 02.04.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/025205
Date du dépôt international 01.04.2019
CIB
G06T 5/00 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
5Amélioration ou restauration d'image
CPC
G06T 2207/20081
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
2207Indexing scheme for image analysis or image enhancement
20Special algorithmic details
20081Training; Learning
G06T 5/008
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
5Image enhancement or restoration
007Dynamic range modification
008Local, e.g. shadow enhancement
Déposants
  • GOOGLE LLC [US]/[US]
Inventeurs
  • SUN, Tiancheng
  • TSAL, Yun-ta
  • BARRON, Jonathan
Mandataires
  • LOOS, Thomas, J.
Données relatives à la priorité
62/735,50624.09.2018US
62/749,08122.10.2018US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) PHOTO RELIGHTING USING DEEP NEURAL NETWORKS AND CONFIDENCE LEARNING
(FR) RÉÉCLAIRAGE DE PHOTOS À L'AIDE DE RÉSEAUX NEURONAUX PROFONDS ET D'UN APPRENTISSAGE DE CONFIANCE
Abrégé
(EN)
Apparatus and methods related to applying lighting models to images of objects are provided. A neural network can be trained to apply a lighting model to an input image. The training of the neural network can utilize confidence learning that is based on light predictions and prediction confidence values associated with lighting of the input image. A computing device can receive an input image of an object and data about a particular lighting model to be applied to the input image. The computing device can determine an output image of the object by using the trained neural network to apply the particular lighting model to the input image of the object.
(FR)
L'invention concerne un appareil et des procédés relatifs à l'application de modèles d'éclairage à des images d'objets. Un réseau neuronal peut être entraîné pour appliquer un modèle d'éclairage à une image d'entrée. L'entraînement du réseau neuronal peut utiliser un apprentissage de confiance qui est basé sur des prédictions de lumière et des valeurs de confiance de prédiction associées à l'éclairage de l'image d'entrée. Un dispositif informatique peut recevoir une image d'entrée d'un objet et des données concernant un modèle d'éclairage particulier à appliquer à l'image d'entrée. Le dispositif informatique peut déterminer une image de sortie de l'objet en utilisant le réseau neuronal entraîné pour appliquer le modèle d'éclairage particulier à l'image d'entrée de l'objet.
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