이미지들에서의 오브젝트 검출을 위한 콘텍스트-기반 프라이어들

이미지들에서 오브젝트들을 검출하기 위해 머신 러닝 네트워크들 (예를 들어, 신경망들) 에서 콘텍스트-기반 프라이어들이 이용된다. 오브젝트들의 가능성있는 로케이션들이 콘텍스트 라벨들에 기초하여 추정된다. 머신 러닝 네트워크는 전체 이미지의 콘텍스트 라벨을 식별한다. 그것에 기초하여, 네트워크는 이미지에서 관심있는 오브젝트들을 검출할 가능성있는 영역들의 세트를 선택한다. Context-based priors are utilized in machine learning networks (e.g., neural networks) for de...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors TOWAL REGAN BLYTHE, ANNAPUREDDY VENKATA SREEKANTA REDDY, DIJKMAN DANIEL HENDRICUS FRANCISCUS
Format Patent
LanguageKorean
Published 16.03.2018
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
HANDLING RECORD CARRIERS
PHYSICS
PRESENTATION OF DATA
RECOGNITION OF DATA
RECORD CARRIERS
Online AccessGet full text

Cover

More Information
Summary:이미지들에서 오브젝트들을 검출하기 위해 머신 러닝 네트워크들 (예를 들어, 신경망들) 에서 콘텍스트-기반 프라이어들이 이용된다. 오브젝트들의 가능성있는 로케이션들이 콘텍스트 라벨들에 기초하여 추정된다. 머신 러닝 네트워크는 전체 이미지의 콘텍스트 라벨을 식별한다. 그것에 기초하여, 네트워크는 이미지에서 관심있는 오브젝트들을 검출할 가능성있는 영역들의 세트를 선택한다. Context-based priors are utilized in machine learning networks (e.g., neural networks) for detecting objects in images. The likely locations of objects are estimated based on context labels. A machine learning network identifies a context label of an entire image. Based on the context label, the network selects a set of likely regions for detecting objects of interest in the image.
Bibliography:Application Number: KR20187000472