JP2021506017A - 物体検出器及び物体検出方法 - Google Patents
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Abstract
Description
ビデオフレームシーケンスを受け取る入力インターフェースと、
ビデオフレーム内の物体を検出するようにトレーニングされたニューラルネットワークを記憶するメモリであって、ニューラルネットワークは、第1のサブネットワークと、第2のサブネットワークと、第3のサブネットワークとを備え、第1のサブネットワークは、ビデオフレームを入力として受信してビデオフレームの特徴マップを出力し、第2のサブネットワークは、特徴マップを入力として取り込んで時間的特徴マップを出力する回帰型ニューラルネットワークであり、第3のサブネットワークは、時間的特徴マップを入力として取り込んで物体検出情報を出力する、メモリと、
ニューラルネットワークを用いて各ビデオフレームを順次処理して、ビデオフレームシーケンス内の物体を検出するプロセッサと、
物体検出情報を出力する出力インターフェースと、
を備える、物体検出器を開示する。
ビデオフレームシーケンスを受け取ることと、
第1のサブネットワークと、第2のサブネットワークと、第3のサブネットワークとを備えるニューラルネットワークであって、第1のサブネットワークは、ビデオフレームを入力として受信してビデオフレームの特徴マップを出力し、第2のサブネットワークは、特徴マップを入力として取り込んで時間的特徴マップを出力する回帰型ニューラルネットワークであり、第3のサブネットワークは、時間的特徴マップを入力として取り込んで物体検出情報を出力する、ニューラルネットワークを用いて各ビデオフレームを順次処理し、ビデオフレームシーケンス内の物体を検出することと、
物体検出情報を出力することと、
を含む、方法を開示する。
ビデオフレームシーケンスを受け取ることと、
第1のサブネットワークと、第2のサブネットワークと、第3のサブネットワークとを備えるニューラルネットワークであって、第1のサブネットワークは、ビデオフレームを入力として受信してビデオフレームの特徴マップを出力し、第2のサブネットワークは、特徴マップを入力として取り込んで時間的特徴マップを出力する回帰型ニューラルネットワークであり、第3のサブネットワークは、時間的特徴マップを入力として取り込んで物体検出情報を出力する、ニューラルネットワークを用いて各ビデオフレームを順次処理し、ビデオフレームシーケンス内の物体を検出することと、
物体検出情報を出力することと、
を含む。
Claims (15)
- ビデオフレームシーケンスを受け取る入力インターフェースと、
ビデオフレーム内の物体を検出するようにトレーニングされたニューラルネットワークを記憶するメモリであって、前記ニューラルネットワークは、第1のサブネットワークと、第2のサブネットワークと、第3のサブネットワークとを備え、前記第1のサブネットワークは、ビデオフレームを入力として受信して前記ビデオフレームの特徴マップを出力し、前記第2のサブネットワークは、前記特徴マップを入力として取り込んで時間的特徴マップを出力する回帰型ニューラルネットワークであり、前記第3のサブネットワークは、前記時間的特徴マップを入力として取り込んで物体検出情報を出力する、メモリと、
前記ニューラルネットワークを用いて各ビデオフレームを順次処理して、前記ビデオフレームシーケンス内の物体を検出するプロセッサと、
前記物体検出情報を出力する出力インターフェースと、
を備える、物体検出器。 - 前記第1のサブネットワーク及び前記第3のサブネットワークは、畳み込みニューラルネットワークである、請求項1に記載の物体検出器。
- 前記第2のサブネットワークは、ゲート付き回帰型ユニットを含む、請求項1に記載の物体検出器。
- 前記第2のサブネットワークは、長短期メモリユニットを含む、請求項1に記載の物体検出器。
- 前記第2のサブネットワークは、畳み込み回帰型ユニットを含む、請求項1に記載の物体検出器。
- 前記第2のサブネットワークによって形成される前記回帰型ニューラルネットワークは、前記特徴マップを、前記ビデオフレームシーケンス内の前ビデオフレームについて生成された前記時間的特徴マップと再帰的に組み合わせる、請求項1に記載の物体検出器。
- 前記第1のサブネットワーク及び前記第3のサブネットワークのうちの一方又はそれらの組み合わせは、畳み込み層及びプーリング層の組み合わせによって形成される畳み込みネットワークである、請求項1に記載の物体検出器。
- 前記第1のサブネットワークは、前記第1のサブネットワークの最後の畳み込み層の畳み込みごとに1つの特徴マップが存在するような一組の特徴マップを出力する、請求項7に記載の物体検出器。
- 前記第2のサブネットワークは、前記一組の特徴マップの一組の時間的特徴マップを求め、前記第3のサブネットワークは、前記一組の時間的特徴マップから、前記ビデオフレーム内の物体の位置を画定する一組の1つ以上のバウンディングボックスと、各物体のクラス確率とを求める、請求項8に記載の物体検出器。
- 前記ニューラルネットワークは、前記ビデオフレームシーケンス内の異なるクラスの複数の物体を検出するようにトレーニングされ、前記物体検出器がマルチクラス検出器となるようにする、請求項1に記載の物体検出器。
- 前記出力インターフェースは、検出された物体のロケーションと、前記検出された物体のクラスとをディスプレイデバイス上にレンダリングするか、又は、前記検出された物体のロケーションと、前記検出された物体のクラスとをネットワークを介して送信する、請求項1に記載の物体検出器。
- 前記プロセッサは、検出された物体のロケーションと、前記検出された物体が一組のクラスからの各クラスに属する尤度を定義する一組の確率とを求める、請求項1に記載の物体検出器。
- ビデオフレームシーケンス内の少なくとも1つの物体を検出する方法であって、前記方法は、前記方法を実施する記憶された命令と結合されたプロセッサを用い、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記方法の少なくとも幾つかのステップを実行し、前記方法は、
ビデオフレームシーケンスを受け取ることと、
第1のサブネットワークと、第2のサブネットワークと、第3のサブネットワークとを備えるニューラルネットワークであって、前記第1のサブネットワークは、ビデオフレームを入力として受信して前記ビデオフレームの特徴マップを出力し、前記第2のサブネットワークは、前記特徴マップを入力として取り込んで時間的特徴マップを出力する回帰型ニューラルネットワークであり、前記第3のサブネットワークは、前記時間的特徴マップを入力として取り込んで物体検出情報を出力する、ニューラルネットワークを用いて各ビデオフレームを順次処理し、前記ビデオフレームシーケンス内の物体を検出することと、
前記物体検出情報を出力することと、
を含む、方法。 - 前記物体検出情報は、前記ビデオフレームシーケンス内の複数の物体の異なるロケーション及び異なるクラスを含む、請求項13に記載の方法。
- 方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は、
ビデオフレームシーケンスを受け取ることと、
第1のサブネットワークと、第2のサブネットワークと、第3のサブネットワークとを備えるニューラルネットワークであって、前記第1のサブネットワークは、ビデオフレームを入力として受信して前記ビデオフレームの特徴マップを出力し、前記第2のサブネットワークは、前記特徴マップを入力として取り込んで時間的特徴マップを出力する回帰型ニューラルネットワークであり、前記第3のサブネットワークは、前記時間的特徴マップを入力として取り込んで物体検出情報を出力する、ニューラルネットワークを用いて各ビデオフレームを順次処理し、前記ビデオフレームシーケンス内の物体を検出することと、
前記物体検出情報を出力することと、
を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021064021A (ja) * | 2019-10-10 | 2021-04-22 | 株式会社日立製作所 | 時空間事象予測装置、時空間事象予測方法及び時空間事象予測システム |
Families Citing this family (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10733756B2 (en) * | 2017-08-31 | 2020-08-04 | Nec Corporation | Online flow guided memory networks for object detection in video |
US11282389B2 (en) * | 2018-02-20 | 2022-03-22 | Nortek Security & Control Llc | Pedestrian detection for vehicle driving assistance |
US10922573B2 (en) | 2018-10-22 | 2021-02-16 | Future Health Works Ltd. | Computer based object detection within a video or image |
CN110210474B (zh) * | 2019-04-30 | 2021-06-01 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 目标检测方法及装置、设备及存储介质 |
EP4038541A4 (en) * | 2019-09-19 | 2023-06-28 | Arctan Analytics Pte. Ltd. | System and method for assessing customer satisfaction from a physical gesture of a customer |
KR20210061839A (ko) * | 2019-11-20 | 2021-05-28 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 제어 방법 |
JP7490359B2 (ja) * | 2019-12-24 | 2024-05-27 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
CN111241985B (zh) * | 2020-01-08 | 2022-09-09 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种视频内容识别方法、装置、存储介质、以及电子设备 |
KR102159052B1 (ko) * | 2020-05-12 | 2020-09-23 | 주식회사 폴라리스쓰리디 | 영상 분류 방법 및 장치 |
US11379995B2 (en) * | 2020-07-15 | 2022-07-05 | Jingdong Digits Technology Holding Co., Ltd. | System and method for 3D object detection and tracking with monocular surveillance cameras |
CN111860504A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-30 | 青岛科技大学 | 基于深度学习的视觉多目标跟踪方法及装置 |
KR20220013231A (ko) * | 2020-07-24 | 2022-02-04 | 삼성전자주식회사 | 영상 내에서 객체를 추론하는 전자 장치 및 추론 방법 |
EP4377838A1 (en) * | 2021-07-27 | 2024-06-05 | Hinge Health, Inc. | Two-dimensional pose estimations |
CN114463689B (zh) * | 2022-04-13 | 2022-07-26 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 目标识别网络的训练方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018021576A1 (en) * | 2016-07-25 | 2018-02-01 | Mitsubishi Electric Corporation | Method for detecting object in image and objection detection system |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7391907B1 (en) | 2004-10-01 | 2008-06-24 | Objectvideo, Inc. | Spurious object detection in a video surveillance system |
US8345984B2 (en) * | 2010-01-28 | 2013-01-01 | Nec Laboratories America, Inc. | 3D convolutional neural networks for automatic human action recognition |
WO2015083199A1 (en) * | 2013-12-04 | 2015-06-11 | J Tech Solutions, Inc. | Computer device and method executed by the computer device |
US10289912B1 (en) * | 2015-04-29 | 2019-05-14 | Google Llc | Classifying videos using neural networks |
WO2016197046A1 (en) * | 2015-06-05 | 2016-12-08 | Google Inc. | Spatial transformer modules |
CN110688891B (zh) * | 2015-08-15 | 2024-05-31 | 硕动力公司 | 采用3d批归一化的三维(3d)卷积 |
US9754351B2 (en) | 2015-11-05 | 2017-09-05 | Facebook, Inc. | Systems and methods for processing content using convolutional neural networks |
US9830709B2 (en) | 2016-03-11 | 2017-11-28 | Qualcomm Incorporated | Video analysis with convolutional attention recurrent neural networks |
US11055537B2 (en) | 2016-04-26 | 2021-07-06 | Disney Enterprises, Inc. | Systems and methods for determining actions depicted in media contents based on attention weights of media content frames |
US9760806B1 (en) | 2016-05-11 | 2017-09-12 | TCL Research America Inc. | Method and system for vision-centric deep-learning-based road situation analysis |
CN113876353A (zh) * | 2016-06-20 | 2022-01-04 | 蝴蝶网络有限公司 | 引导超声装置的操作者定位超声装置的方法、系统和介质 |
US20180211403A1 (en) * | 2017-01-20 | 2018-07-26 | Ford Global Technologies, Llc | Recurrent Deep Convolutional Neural Network For Object Detection |
US10818014B2 (en) * | 2018-07-27 | 2020-10-27 | Adobe Inc. | Image object segmentation based on temporal information |
US10713491B2 (en) * | 2018-07-27 | 2020-07-14 | Google Llc | Object detection using spatio-temporal feature maps |
-
2018
- 2018-02-06 US US15/889,308 patent/US11164003B2/en active Active
- 2018-07-30 WO PCT/JP2018/029319 patent/WO2019155658A1/en active Application Filing
- 2018-07-30 JP JP2020531178A patent/JP7200247B2/ja active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018021576A1 (en) * | 2016-07-25 | 2018-02-01 | Mitsubishi Electric Corporation | Method for detecting object in image and objection detection system |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
SEPEHR VALIPOUR, MENNATULLAH SIAM, MARTIN JAGERSAND, NILANJAN RAY: "Recurrent Fully Convolutional Networks for Video Segmentation", 2017 IEEE WINTER CONFERENCE ON APPLICATIONS OF COMPUTER VISION, JPN6021039962, 31 March 2017 (2017-03-31), pages 29 - 36, XP033096782, ISSN: 0004613703, DOI: 10.1109/WACV.2017.11 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021064021A (ja) * | 2019-10-10 | 2021-04-22 | 株式会社日立製作所 | 時空間事象予測装置、時空間事象予測方法及び時空間事象予測システム |
JP7202995B2 (ja) | 2019-10-10 | 2023-01-12 | 株式会社日立製作所 | 時空間事象予測装置、時空間事象予測方法及び時空間事象予測システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20190244028A1 (en) | 2019-08-08 |
US11164003B2 (en) | 2021-11-02 |
JP7200247B2 (ja) | 2023-01-06 |
WO2019155658A1 (en) | 2019-08-15 |
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A521 | Request for written amendment filed |
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C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
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A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
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C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
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A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
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C211 | Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings |
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C22 | Notice of designation (change) of administrative judge |
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C13 | Notice of reasons for refusal |
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A521 | Request for written amendment filed |
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C23 | Notice of termination of proceedings |
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