Traitement en cours

Veuillez attendre...

Paramétrages

Paramétrages

Aller à Demande

1. WO2022002943 - DISTILLATION DE CONNAISSANCES PRÉSERVANT LES RELATIONS SÉMANTIQUES POUR TRANSLATION D'IMAGE À IMAGE

Numéro de publication WO/2022/002943
Date de publication 06.01.2022
N° de la demande internationale PCT/EP2021/067860
Date du dépôt international 29.06.2021
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
G06N 3/08 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
08Méthodes d'apprentissage
G06Q 30/00 2012.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
30Commerce, p.ex. achat ou vente, ou commerce électronique
Déposants
  • L'ORÉAL [FR]/[FR]
Inventeurs
  • LI, Zeqi
  • JIANG, Ruowei
  • AARABI, Parham
Mandataires
  • POTTER, Julian
Données relatives à la priorité
63/045,29129.06.2020US
FR200947818.09.2020FR
Langue de publication Anglais (en)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) Semantic Relation Preserving Knowledge Distillation For Image-To-Image Translation
(FR) DISTILLATION DE CONNAISSANCES PRÉSERVANT LES RELATIONS SÉMANTIQUES POUR TRANSLATION D'IMAGE À IMAGE
Abrégé
(EN) GANs based generators are useful to perform image to image translations. GANs models have large storage sizes and resource use requirements such that they are too large to be deployed directly on mobile devices. Systems and methods define through conditioning a student GANs model having a student generator that is scaled downwardly from a teacher GANs model (and generator) using knowledge distillation. A semantic relation knowledge distillation loss is used to transfer semantic knowledge from an intermediate layer of the teacher to an intermediate layer of the student. Student generators thus defined are stored and executed by mobile devices such as smartphones and laptops to provide augmented reality experiences. Effects are simulated on images, including makeup, hair, nail and age simulation effects.
(FR) Les générateurs basés sur des GAN sont utiles pour effectuer des translations d'image à image. Les modèles à GAN ont de grandes tailles de stockage et d'importants besoins d'utilisation de ressources, ils sont donc trop grands pour être déployés directement sur des dispositifs mobiles. Selon l'invention, des systèmes et des procédés définissent par conditionnement un modèle à GAN étudiant comportant un générateur d'étudiant d'échelle réduite par rapport à un modèle à GAN enseignant (et un générateur) en utilisant la distillation de connaissances. Une perte par distillation de connaissances de relation sémantique est utilisée pour transférer des connaissances sémantiques d'une couche intermédiaire de l'enseignant à une couche intermédiaire de l'étudiant. Les générateurs d'étudiant ainsi définis sont stockés et exécutés par des dispositifs mobiles tels que des téléphones intelligents et des ordinateurs portables pour fournir des expériences de réalité augmentée. Des effets sont simulés sur des images, notamment des effets de maquillage, de cheveux, d'ongles et de simulation d'âge.
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international