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Titel |
TI |
[EN] METHOD AND DEVICE FOR TRAINING A NEURAL NETWORK TO SPECIFY LANDMARKS ON 2D AND 3D IMAGES
[FR] PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE D'UN RÉSEAU NEURONAL POUR SPÉCIFIER DES POINTS DE REPÈRE SUR DES IMAGES 2D ET 3D |
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Anmelder/Inhaber |
PA |
CELLMATIQ GMBH, DE
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| 72 |
Erfinder |
IN |
BLAHA JAROSLAV, DE
;
WALDRAFF TASSILO, DE
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| 22/96 |
Anmeldedatum |
AD |
25.11.2019 |
| 21 |
Anmeldenummer |
AN |
2019000320 |
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Anmeldeland |
AC |
EP |
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Veröffentlichungsdatum |
PUB |
04.06.2020 |
33
31
32 |
Priorität |
PRC
PRN
PRD |
DE
102018009345
20181129
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| 51 |
IPC-Hauptklasse |
ICM |
G06K 9/20
(2006.01)
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| 51 |
IPC-Nebenklasse |
ICS |
G06K 9/46
(2006.01)
G06K 9/62
(2006.01)
G06N 3/08
(2006.01)
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IPC-Zusatzklasse |
ICA |
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IPC-Indexklasse |
ICI |
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Gemeinsame Patentklassifikation |
CPC |
G06N 3/045
G06N 3/08
G06T 2207/20081
G06T 2207/20084
G06V 10/22
G06V 10/454
G06V 10/82
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MCD-Hauptklasse |
MCM |
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MCD-Nebenklasse |
MCS |
G06N 3/08
(2006.01)
G06V 10/22
(2022.01)
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MCD-Zusatzklasse |
MCA |
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Zusammenfassung |
AB |
[EN] The present invention relates generally to a method, device and computer program product for training neural networks configured to generate specifications of landmarks related to two-dimensional or three-dimensional image data. The specification of landmarks is defined by three vectors with position, precision and presence values forming landmark specification vectors. The neural network extracts feature vector from input image data using convolutional neural network layers, decodes the feature vector, and outputs landmark specification vectors. The present invention further relates to a system of devices for specifying landmarks on images generated by neural networks running on the devices.
[FR] La présente invention concerne de manière générale un procédé, un dispositif et un produit programme d'ordinateur pour l'apprentissage de réseaux neuronaux configurés pour générer des spécifications de points de repère associés à des données d'images bidimensionnelles ou tridimensionnelles. La spécification des points de repère est définie par trois vecteurs avec des valeurs de position, de précision et de présence formant des vecteurs de spécification de points de repère. Le réseau neuronal extrait un vecteur de caractéristiques à partir de données d'image d'entrée à l'aide de couches de réseau neuronal convolutif, décode le vecteur de caractéristiques et délivre des vecteurs de spécification de points de repère. La présente invention concerne en outre un système de dispositifs permettant de spécifier des points de repère sur des images générées par des réseaux neuronaux s'exécutant sur les dispositifs. |
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Entgegengehaltene Patentdokumente/Zitate,
in Recherche ermittelt |
CT |
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Entgegengehaltene Patentdokumente/Zitate,
vom Anmelder genannt |
CT |
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Entgegengehaltene Nichtpatentliteratur/Zitate,
in Recherche ermittelt |
CTNP |
LAI HANJIANG ET AL: "Deep Recurrent Regression for Facial Landmark Detection", IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, INSTITUTE OF ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERS, US, vol. 28, no. 5, 1 May 2018 (2018-05-01), pages 1144 - 1157, XP011683050, ISSN: 1051-8215, [retrieved on 20180503], DOI: 10.1109/TCSVT.2016.2645723 7;
XU ZHOUBING ET AL: "Less is More: Simultaneous View Classification and Landmark Detection for Abdominal Ultrasound Images", 26 September 2018, ROBOCUP 2008: ROBOCUP 2008: ROBOT SOCCER WORLD CUP XII; [LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE; LECT.NOTES COMPUTER], SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING, CHAM, PAGE(S) 711 - 719, ISBN: 978-3-319-10403-4, XP047495992 7;
ZHANG YANAN ET AL: "Face detection based on multi task learning and multi layer feature fusion", 2017 6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE AND NETWORK TECHNOLOGY (ICCSNT), IEEE, 21 October 2017 (2017-10-21), pages 289 - 293, XP033333378, DOI: 10.1109/ICCSNT.2017.8343704 7
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Entgegengehaltene Nichtpatentliteratur/Zitate,
vom Anmelder genannt |
CTNP |
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Zitierende Dokumente |
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Dokumente ermitteln
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Sequenzprotokoll |
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Prüfstoff-IPC |
ICP |
G06K 9/20
G06K 9/46
G06K 9/62
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