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PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE POUR REGROUPER LES RÉGIONS D'INTÉRÊT AU MOYEN DE PARAMÈTRES DE MASQUAGE À UTILISER POUR DES DISPOSITIFS MOBILES OU DES RÉSEAUX COMPACTS PAR OPTIMISATION MATÉRIELLE ET PROCÉDÉ DE TEST ET DISPOSITIF DE TEST LES UTILISANT
PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE POUR REGROUPER LES RÉGIONS D'INTÉRÊT AU MOYEN DE PARAMÈTRES DE MASQUAGE À UTILISER POUR DES DISPOSITIFS MOBILES OU DES RÉSEAUX COMPACTS PAR OPTIMISATION MATÉRIELLE ET PROCÉDÉ DE TEST ET DISPOSITIF DE TEST LES UTILISANT
A method for pooling at least one ROI by using one or more masking parameters is provided. The method is applicable to mobile devices, compact networks, and the like via hardware optimization. The method includes steps of: (a) a computing device, if an input image is acquired, instructing a convolutional layer of a CNN to generate a feature map corresponding to the input image; (b) the computing device instructing an RPN of the CNN to determine the ROI corresponding to at least one object included in the input image by using the feature map; (c) the computing device instructing an ROI pooling layer of the CNN to apply each of pooling operations correspondingly to each of sub-regions in the ROI by referring to each of the masking parameters corresponding to each of the pooling operations, to thereby generate a masked pooled feature map.
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