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1. WO2020091891 - TRANSLATION D'IMAGES INTER-DOMAINES

Numéro de publication WO/2020/091891
Date de publication 07.05.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/049619
Date du dépôt international 05.09.2019
CIB
G06T 11/00 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
TTRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
11Génération d'images bidimensionnelles
CPC
G06T 11/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
112D [Two Dimensional] image generation
Déposants
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US]/[US]
Inventeurs
  • LIAO, Jing
  • YUAN, Lu
  • CAO, Kaidi
Mandataires
  • MINHAS, Sandip S.
  • ADJEMIAN, Monica
  • BARKER, Doug
  • CHATTERJEE, Aaron C.
  • CHEN, Wei-Chen Nicholas
  • CHOI, Daniel
  • CHURNA, Timothy
  • DINH, Phong
  • EVANS, Patrick
  • GABRYJELSKI, Henry
  • GOLDSMITH, Micah P.
  • GUPTA, Anand
  • HINOJOSA-SMITH, Brianna L.
  • HWANG, William C.
  • JARDINE, John S.
  • LEE, Sunah
  • LEMMON, Marcus
  • MARQUIS, Thomas
  • MEYERS, Jessica
  • ROPER, Brandon
  • SPELLMAN, Steven
  • SULLIVAN, Kevin
  • SWAIN, Cassandra T.
  • TABOR, Ben
  • WALKER, Matt
  • WIGHT, Stephen A.
  • WISDOM, Gregg
  • WONG, Ellen
  • WONG, Thomas S.
  • ZHANG, Hannah
  • TRAN, Kimberly
Données relatives à la priorité
201811294026.631.10.2018CN
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) CROSS-DOMAIN IMAGE TRANSLATION
(FR) TRANSLATION D'IMAGES INTER-DOMAINES
Abrégé
(EN)
Implementations of the present disclosure provide a solution for cross-domain image translation. In this solution, a first learning network for geometric deformation from a first to a second image domain is determined based on first and second images in the first and second domains, images in the two domains having different styles and objects in the images having geometric deformation with respect to each other. Geometric deformation from the second to the first domains is performed on the second image or geometric deformation from the first to the second domains is performed on the first image, to generate an intermediate image. A second learning network for style transfer from the first to the second domains is determined based on the first and intermediate images or based on the second and intermediate images generated. Accordingly, processing accuracy of leaning networks for cross-domain image translation can be improved and complexity is lowered.
(FR)
Selon certains modes de réalisation, la présente invention concerne une solution pour la translation d'images inter-domaines. Selon cette solution, un premier réseau d'apprentissage pour une déformation géométrique d'un premier à un second domaine d'image est déterminé sur la base de première et seconde images dans les premier et second domaines, les images dans les deux domaines ayant différents styles et objets dans les images ayant une déformation géométrique l'une par rapport à l'autre. Une déformation géométrique du second au premier domaine est effectuée sur la seconde image ou une déformation géométrique du premier au second domaine est effectuée sur la première image, pour générer une image intermédiaire. Un second réseau d'apprentissage pour le transfert de style du premier au second domaine est déterminé sur la base de la première image et de l'image intermédiaire générée ou sur la base de la seconde image et de l'image intermédiaire générée. En conséquence, la précision de traitement des réseaux d'apprentissage pour la translation d'images inter-domaines peut être améliorée et la complexité est réduite.
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international