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METHOD AND DEVICE FOR TRAINING A NEURAL NETWORK TO SPECIFY LANDMARKS ON 2D AND 3D IMAGES

机译:训练神经网络以在2D和3D图像上指定地标的方法和设备

摘要

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.
机译:本发明总体上涉及用于训练神经网络的方法,设备和计算机程序产品,所述神经网络被配置为生成与二维或三维图像数据有关的界标的规范。地标的规范由三个矢量定义,位置,精度和存在值构成地标规范矢量。神经网络使用卷积神经网络层从输入图像数据中提取特征向量,对特征向量进行解码,并输出界标规范向量。本发明还涉及一种用于在由设备上运行的神经网络生成的图像上指定界标的设备系统。

著录项

  • 公开/公告号WO2020108785A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-06-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 CELLMATIQ GMBH;

    申请/专利号WO2019EP00320

  • 发明设计人 BAÁHA JAROSLAV;WALDRAFF TASSILO;

    申请日2019-11-25

  • 分类号G06K9/20;G06K9/62;G06N3/08;G06K9/46;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:10:57

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