首页> 外国专利> METHODS FOR GENERATING A DEEP NEURAL NET AND FOR LOCALISING AN OBJECT IN AN INPUT IMAGE, DEEP NEURAL NET, COMPUTER PROGRAM PRODUCT, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM

METHODS FOR GENERATING A DEEP NEURAL NET AND FOR LOCALISING AN OBJECT IN AN INPUT IMAGE, DEEP NEURAL NET, COMPUTER PROGRAM PRODUCT, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM

机译:生成深层神经网络和定位输入图像中对象的方法,深层神经网络,计算机程序产品和计算机可读存储介质

摘要

The invention relates to methods (1) for generating a deep neural net (10) and for localising an object (30) in an input image (2), the deep neural net (10), a corresponding computer program product, and a corresponding computer-readable storage medium. The invention proposes to train a discriminative counting model to classify images (2) according to a number of objects (30) of a predetermined type depicted in each of the images (2), and to train a segmentation model to segment images (2) by classifying each pixel according to what image part (30, 31, 35-38, 42, 60) the pixel belongs to. Parts (11) and/or features of both models are combined to form the deep neural net (10), wherein the deep neural net (10) is adapted to generate in a single forward pass a map (14, 16, 52, 58, 63) indicating locations of any objects (30) for each input image (2).
机译:本发明涉及用于生成深度神经网络(10)并在输入图像(2)中定位对象(30)的方法(1),深度神经网络(10),相应的计算机程序产品以及相应的方法计算机可读存储介质。本发明提出了训练判别计数模型以根据在每个图像(2)中描绘的预定类型的多个对象(30)来对图像(2)进行分类,并且训练分割模型以对图像(2)进行分割。通过根据像素所属的图像部分(30、31、35-38、42、60)对每个像素进行分类。组合两个模型的部分(11)和/或特征以形成深层神经网络(10),其中深层神经网络(10)适用于在单次向前通过中生成地图(14、16、52、58) ,63)指示每个输入图像(2)的任何对象(30)的位置。

著录项

  • 公开/公告号WO2020064253A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT;

    申请/专利号WO2019EP72960

  • 发明设计人 GHOSH SANJUKTA;AMON PETER;HUTTER ANDREAS;

    申请日2019-08-28

  • 分类号G06K9;G06K9/46;G06K9/62;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:12:21

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号