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Method and system for contextualizing automatic image segmentation and regression

机译:用于上下文自动图像分段和回归的方法和系统

摘要

Systems and methods for contextualizing automatic image segmentation and/or regression including defining an hourglass neural network model, which includes defining an encoder configured to generate compression layers, including a bottleneck layer, and defining a decoder including a contextual convolution operation and configured to generate one or more reconstruction layers. The contextual convolution operation includes establishing, for each of the one or more reconstruction layers, a skip connection between the reconstruction layer and prior layer(s) of different spatial dimension, e.g., between the bottleneck layer and the reconstruction layer and/or between reconstruction layers.
机译:用于上下文化自动图像分割和/或回归的系统和方法,包括定义沙漏神经网络模型,其包括定义被配置为生成压缩层的编码器,包括瓶颈层,并定义包括上下文卷积操作的解码器并且被配置为生成一个解码器 或更多的重建层。 上下文卷积操作包括为每个重建层中的每一个建立,改造层和不同空间尺寸的先前层之间的跳过连接,例如,在瓶颈层和重建层和/或重构之间 层。

著录项

  • 公开/公告号US11087165B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NEC LABORATORIES EUROPE GMBH;

    申请/专利号US201916515049

  • 发明设计人 DANIEL ONORO-RUBIO;MATHIAS NIEPERT;

    申请日2019-07-18

  • 分类号G06K9/46;G06N3/04;G06K9/66;G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2024-06-14 21:55:27

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