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SYSTEMS AND METHODS FOR OPTIMIZED COMPUTER VISION USING DEEP NEURAL NETWORKS AND LIPSCHITZ ANALYSIS

机译:基于深层神经网络和Lipschitz分析的计算机视觉优化系统和方法

摘要

Computer vision systems and methods for optimized computer vision using deep neural networks and Lipschitz analysis are provided. The system receives signals or data related to visual imagery, such as data from a camera, and feed-forwards the signals/data through the multiple layers of a convolutional neural network (CNN). At one or more layers of the CNN, the system determines at least one Bessel bound of that layer. The system then determines a Lipschitz bound based on the one or more Bessel bounds. The system then applies the Lipschitz bound to the signals. Once the Lipschitz bound is applied, the system can feed-forward the signals to other processes of the layer or to a further layer.
机译:提供了用于使用深度神经网络和Lipschitz分析优化计算机视觉的计算机视觉系统和方法。该系统接收与视觉图像有关的信号或数据,例如来自相机的数据,并通过卷积神经网络(CNN)的多层前馈信号/数据。在CNN的一层或多层中,系统确定该层的至少一个贝塞尔边界。然后,系统基于一个或多个贝塞尔边界确定Lipschitz边界。然后,系统将Lipschitz绑定应用于信号。一旦应用了Lipschitz边界,系统就可以将信号前馈到该层的其他过程或另一层。

著录项

  • 公开/公告号WO2019241775A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-12-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INSURANCE SERVICES OFFICE INC.;

    申请/专利号WO2019US37469

  • 申请日2019-06-17

  • 分类号G06N3/02;G06N3/06;G06N3/063;G06N3/067;G06N5/02;G06N5/04;G06N7/02;G06N7/08;G06N20/10;G06N20/20;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:14:11

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