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1. WO2020071701 - PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE DÉTECTION D'UN OBJET EN TEMPS RÉEL AU MOYEN D'UN MODÈLE DE RÉSEAU D'APPRENTISSAGE PROFOND

Numéro de publication WO/2020/071701
Date de publication 09.04.2020
N° de la demande internationale PCT/KR2019/012699
Date du dépôt international 30.09.2019
CIB
G06T 7/11 2017.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
7Analyse d'image
10Découpage; Détection de bords
11Découpage basé sur les zones
G06T 5/20 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
5Amélioration ou restauration d'image
20en utilisant des opérateurs locaux
G06N 3/08 2006.01
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
08Méthodes d'apprentissage
CPC
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
G06T 5/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
5Image enhancement or restoration
20by the use of local operators
G06T 7/11
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
7Image analysis
10Segmentation; Edge detection
11Region-based segmentation
Déposants
  • 재단법인대구경북과학기술원 DAEGU GYEONGBUK INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY [KR]/[KR]
Inventeurs
  • 원웅재 WON, Woong Jae
  • 김태훈 KIM, Tae Hun
  • 권순 KWON, Soon
  • 이진희 LEE, Jin Hee
Mandataires
  • 특허법인 무한 MUHANN PATENT & LAW FIRM
Données relatives à la priorité
10-2018-011885605.10.2018KR
Langue de publication coréen (KO)
Langue de dépôt coréen (KO)
États désignés
Titre
(EN) METHOD AND DEVICE FOR DETECTING OBJECT IN REAL TIME BY MEANS OF DEEP LEARNING NETWORK MODEL
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE DÉTECTION D'UN OBJET EN TEMPS RÉEL AU MOYEN D'UN MODÈLE DE RÉSEAU D'APPRENTISSAGE PROFOND
(KO) 딥러닝 네트워크 모델에 의한 실시간 객체 검출 방법 및 장치
Abrégé
(EN)
Disclosed are a method and device for detecting an object in real time. A device for detecting an object according to an embodiment can: receive an input image; extract a first feature map from the input image; detect an object included in the input image on the basis of the first feature map; extract a second feature map, which has a higher resolution than the resolution of the first feature map, from the input image; extract a third feature map from the second feature map on the basis of a region of the detected object; and re-detect the object on the basis of the first feature map and the third feature map.
(FR)
L’invention concerne un procédé et un dispositif de détection d'un objet en temps réel. Un dispositif de détection d'un objet selon un mode de réalisation peut : recevoir une image d'entrée ; extraire une première carte de caractéristiques de l'image d'entrée ; détecter un objet inclus dans l'image d'entrée sur la base de la première carte de caractéristiques ; extraire, de l'image d'entrée, une deuxième carte de caractéristiques, qui a une résolution supérieure à la résolution de la première carte de caractéristiques ; extraire une troisième carte de caractéristiques de la deuxième carte de caractéristiques sur la base d'une région de l'objet détecté ; et détecter de nouveau l'objet sur la base de la première carte de caractéristiques et de la troisième carte de caractéristiques.
(KO)
실시간 객체 검출 방법 및 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 객체 검출 장치는 입력 영상을 수신하여, 입력 영상으로부터 제1 특징 맵을 추출하고, 제1 특징 맵에 기초하여, 입력 영상에 포함된 객체를 검출하고, 입력 영상으로부터 제1 특징 맵의 해상도보다 높은 해상도를 가지는 제2 특징 맵을 추출하고, 검출된 객체의 영역에 기초하여 제2 특징 맵으로부터 제3 특징 맵을 추출하고, 제1 특징 맵 및 제3 특징 맵에 기초하여 객체를 재 검출할 수 있다.
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