代表性が増加した物体認識方法

Japanese Patent JP2022551154

A

物体の劣化二次元デジタル画像で関心のある物体を認識する方法。方法は、－二次元デジタル画像で関心のある物体を事前に検出し、物体にラベルを割り当てるステップ（１１）と、－関心のあるこの物体の複数の利用可能二次元デジタル画像（１２）からこのようにラベル付けされるこの物体の三次元体積を再構成するステップ（１３）と、－このように三次元形式で再構成されラベル付けされるこの物体に関する記録をデータベースに記憶するステップと、－このように記憶される各記録に対して、－各物体のこのように再構成される三次元体積（１４）から複数の表示モードに従って新しい複数の二次元デジタル画像を生成するステップ（２１）と、－このように生成され、認識されるべき関心のある物体のラベルに対応する（２２）二次元デジタル画像の拡張セットから構成される学習セットでニューラルネットワークを訓練するステップ（２３）と、－認識されるべき関心のあるこの物体の劣化二次元デジタル画像から、－このように訓練されるニューラルネットワークを使用して、物体のラベル、及び関心のある物体の認識にリンクされる信頼指数を出力として送出するステップ（３０）とを含む。【選択図】図２

JP2023546672	Rail feature identification system
WO/2023/219496	3D-OBJECT IDENTIFICATION AND QUALITY ASSESSMENT
JP7214822	CAM-based weakly supervised learning object detection apparatus and method

Bereche Ion
Berginck Gerard
Bereche Stephan

JP2022521227A

December 07, 2022

October 08, 2020

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Thales
Cispia

G06V10/82; G06T7/00; G06T7/60

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