JP6929953B2 - 部屋レイアウト推定方法および技法 - Google Patents
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Description
本願は、2017年3月17日に出願され“ROOM LAYOUT ESTIMATION METHODS AND TECHNIQUES”と題された米国特許出願第62/473,257号に対する優先権の利益を主張するものであり、該米国特許出願は、その全体が参照により本明細書中に援用される。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
(項目1)
システムであって、
非一過性メモリであって、
部屋のレイアウトの推定のための部屋画像と、
部屋のレイアウトを推定するためのニューラルネットワークであって、前記ニューラルネットワークは、
エンコーダ−デコーダサブネットワークと、
前記エンコーダ−デコーダサブネットワークに接続される分類子サブネットワークと
を備える、ニューラルネットワークと
を記憶するように構成される、非一過性メモリと、
前記非一過性メモリと通信するハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、
前記部屋画像にアクセスすることと、
前記エンコーダ−デコーダサブネットワークおよび前記部屋画像を使用して、複数の部屋タイプに対応する複数の予測される2次元(2D)特徴点マップを決定することと、
前記エンコーダ−デコーダサブネットワーク、前記分類子サブネットワーク、および前記部屋画像を使用して、予測される部屋タイプを前記複数の部屋タイプから決定することと、
前記複数の予測される2D特徴点マップおよび前記予測される部屋タイプを使用して、前記予測される部屋タイプと関連付けられた複数の順序付けられた特徴点を決定することと、
前記複数の順序付けられた特徴点を使用して、前記部屋画像内の部屋の予測されるレイアウトを決定することと
を行うようにプログラムされている、ハードウェアプロセッサと
を備える、システム。
(項目2)
前記複数の部屋タイプ内の各部屋タイプは、部屋タイプ特徴点の順序付けられたセットを含む、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記複数の部屋タイプ内の各部屋タイプは、前記部屋タイプ内の領域に関する意味論セグメント化を含み、前記意味論セグメント化は、床、天井、または壁としての識別を含む、項目2に記載のシステム。
(項目4)
第1の特徴点順序は、前記複数の部屋タイプのうちの第1の部屋タイプと関連付けられ、第2の特徴点順序は、前記複数の部屋タイプのうちの第2の部屋タイプと関連付けられ、前記第1の特徴点順序および前記第2の特徴点順序は、異なる、項目2に記載のシステム。
(項目5)
前記部屋画像は、単眼画像を含む、項目1に記載のシステム。
(項目6)
前記部屋画像は、赤色−緑色−青色(RGB)画像を含む、項目1に記載のシステム。
(項目7)
前記部屋画像の次元は、前記予測される2D特徴点マップの次元より大きい、項目1に記載のシステム。
(項目8)
前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、複数の畳み込み層および複数のプーリング層を含むエンコーダサブネットワークを備える、項目1に記載のシステム。
(項目9)
前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、複数の畳み込み層および複数のアップサンプリング層を含むデコーダサブネットワークを備える、項目1に記載のシステム。
(項目10)
前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、メモリ増強再帰エンコーダ−デコーダ(MRED)ネットワークを備える、項目1に記載のシステム。
(項目11)
前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、複数の再帰層を備える、項目1に記載のシステム。
(項目12)
前記複数の再帰層の再帰反復数は、2である、項目11に記載のシステム。
(項目13)
前記複数の再帰層の再帰反復数は、少なくとも3である、項目11に記載のシステム。
(項目14)
前記複数の再帰層はそれぞれ、加重行列を有し、前記加重行列は、前記複数の再帰層の全てに関して同一である、項目11−13のいずれか1項に記載のシステム。
(項目15)
前記予測される2次元(2D)特徴点マップは、ヒートマップを含む、項目1に記載のシステム。
(項目16)
前記ハードウェアプロセッサは、前記ヒートマップからの特徴点場所を前記ヒートマップの最大値として抽出するようにプログラムされている、項目15に記載のシステム。
(項目17)
前記ハードウェアプロセッサは、
前記部屋画像を分析するオブジェクト認識装置からオブジェクト情報にアクセスすることと、
前記オブジェクト情報と前記部屋の予測されるレイアウトを組み合わせることと
を行うようにプログラムされている、項目1に記載のシステム。
(項目18)
前記オブジェクト認識装置は、前記部屋画像内の直方体を検出するように構成される、項目17に記載のシステム。
(項目19)
ウェアラブルディスプレイデバイスであって、
前記部屋のレイアウトの推定のための部屋画像を捕捉するように構成される、外向きに面した結像システムと、
項目1に記載のシステムと
を備える、ウェアラブルディスプレイデバイス。
(項目20)
システムであって、
ニューラルネットワークのためのパラメータを記憶するように構成される非一過性メモリと、
前記非一過性メモリと通信するハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、
訓練用部屋画像を受信することであって、前記訓練用部屋画像は、
複数の部屋タイプからの基準部屋タイプと、
部屋の基準レイアウトと関連付けられた基準特徴点と
と関連付けられている、ことと、
部屋のレイアウト推定のためのニューラルネットワークを生成することであって、前記ニューラルネットワークは、
前記複数の部屋タイプのそれぞれと関連付けられた予測される部屋のレイアウトと関連付けられた予測される2次元(2D)特徴点を出力するように構成されるエンコーダ−デコーダサブネットワークと、
予測される部屋タイプを前記複数の部屋タイプから出力するように構成される前記エンコーダ−デコーダネットワークに接続されるサイドサブネットワークと
を備えている、ことと、
前記予測される2D特徴点に関する第1の損失および前記予測される部屋タイプに関する第2の損失に基づいて、損失関数を最適化することと、
前記最適化された損失関数に基づいて、前記ニューラルネットワークのパラメータを更新することと
を行うようにプログラムされている、ハードウェアプロセッサと
を備える、システム。
(項目21)
前記複数の部屋タイプの数は、5を上回る、項目20に記載のシステム。
(項目22)
前記基準特徴点および前記予測される2D特徴点は、特徴点順序と関連付けられる、項目20に記載のシステム。
(項目23)
第1の特徴点順序は、前記複数の部屋タイプのうちの第1の部屋タイプと関連付けられ、第2の特徴点順序は、前記複数の部屋タイプのうちの第2の部屋タイプと関連付けられ、前記第1の特徴点順序および前記第2の特徴点順序は、異なる、項目20に記載のシステム。
(項目24)
前記訓練用部屋画像は、単眼画像を含む、項目20に記載のシステム。
(項目25)
前記訓練用部屋画像は、赤色−緑色−青色(RGB)画像を含む、項目20に記載のシステム。
(項目26)
前記訓練用部屋画像の次元は、前記予測される2D特徴点と関連付けられたマップの次元より大きい、項目20に記載のシステム。
(項目27)
前記エンコーダサブネットワークおよび前記デコーダサブネットワークは、複数の再帰層を備える、項目20に記載のシステム。
(項目28)
前記再帰層の再帰反復数は、2または3である、項目27に記載のシステム。
(項目29)
深層監視が、前記再帰層に適用される、項目27に記載のシステム。
(項目30)
前記再帰層の反復の第1の再帰反復と関連付けられた加重は、前記再帰層の第2の再帰反復と関連付けられた加重と同じである、項目27に記載のシステム。
(項目31)
前記複数の再帰層は、メモリ増強再帰エンコーダ−デコーダ(MRED)ネットワークとして構成される、項目27に記載のシステム。
(項目32)
前記サイドサブネットワークは、部屋タイプ分類子を含む、項目20に記載のシステム。
(項目33)
前記予測される2D特徴点に関する前記第1の損失は、複数の基準特徴点場所と前記予測される2D特徴点との間のユークリッド損失を含む、項目20に記載のシステム。
(項目34)
前記予測される部屋タイプに関する前記第2の損失は、クロスエントロピ損失を含む、項目20に記載のシステム。
(項目35)
前記予測される2D特徴点は、予測されるヒートマップから抽出される、項目20に記載のシステム。
(項目36)
ハードウェアプロセッサは、
前記訓練画像の基準特徴点と関連付けられた基準ヒートマップを計算することと、
前記予測されるヒートマップと前記基準ヒートマップとの間の差異に基づいて、前記予測される2D特徴点に関する前記第1の損失を計算することと
を行うようにプログラムされている、項目35に記載のシステム。
(項目37)
前記基準ヒートマップは、基準特徴点毎の場所を中心とする2次元分布を含む、項目36に記載のシステム。
(項目38)
前記基準ヒートマップは、前記基準特徴点から離れた背景と、前記基準特徴点と関連付けられた前景とを含み、前記ハードウェアプロセッサは、前記前景と前記背景との間の比率に基づいて、前記基準ヒートマップ内の勾配に加重するようにプログラムされている、項目36に記載のシステム。
(項目39)
前記基準ヒートマップ内の勾配に加重するために、前記ハードウェアプロセッサは、1未満の減少係数によって、前記背景内のピクセルの値を減少させるようにプログラムされている、項目38に記載のシステム。
(項目40)
ウェアラブルディスプレイシステムであって、
前記ウェアラブルディスプレイシステムの装着者の環境の部屋画像を取得するように構成される外向きに面した結像システムと、
前記部屋画像を記憶するように構成される非一過性メモリと、
前記非一過性メモリと通信するハードウェアプロセッサであって、前記プロセッサは、
前記環境の部屋画像にアクセスすることと、
前記部屋画像を分析し、前記部屋画像内の予測される部屋のレイアウトを決定することと
を行うようにプログラムされており、前記部屋画像を分析するために、前記プロセッサは、
ニューラルネットワークを使用して、前記部屋画像内の部屋に関する部屋タイプと関連付けられた2次元(2D)特徴点の順序付けられたセットを決定することと、
少なくとも部分的に、前記2D特徴点および前記部屋タイプに基づいて、前記部屋のレイアウトを提供することと
を行うようにプログラムされている、ハードウェアプロセッサと
を備える、ウェアラブルディスプレイシステム。
(項目41)
前記ニューラルネットワークは、畳み込みエンコーダ−デコーダネットワークを備える、項目40に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目42)
前記畳み込みエンコーダ−デコーダネットワークは、メモリ増強再帰エンコーダ−デコーダネットワークを備える、項目41に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目43)
前記ニューラルネットワークは、前記部屋タイプを決定するように構成される分類子を含む、項目40に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目44)
前記ハードウェアプロセッサはさらに、前記2D特徴点の順序付けられたセットをヒートマップから抽出するようにプログラムされている、項目40に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目45)
前記ハードウェアプロセッサはさらに、
前記部屋画像を分析するオブジェクト認識装置からオブジェクト情報にアクセスすることと、
前記オブジェクト情報と前記部屋のレイアウトを組み合わせることと
を行うようにプログラムされている、項目40に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
関数、アルゴリズム、システム、および同等物等のデータ関係およびパターンを表す、モデルは、入力を受け取り、何らかの方法において、入力に対応する出力を生産し得る。例えば、モデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)または深層ニューラルネットワーク(DNN)等の機械学習方法として実装されてもよい。深層学習は、タスク特有アルゴリズムとは対照的に、学習データ表現の概念に基づく、機械学習方法のより広義の系統の一部であって、拡張現実、複合現実、仮想現実、および機械知能に有用な視聴覚計算問題を解法する際、著しい有望性を示す。機械学習では、畳み込みニューラルネットワーク(CNNまたはConvNet)は、深層フィードフォワード人工ニューラルネットワークのクラスを含むことができ、CNNは、視覚的画像の分析の適用に成功を収めている。機械学習方法は、眼画像セグメント化および眼追跡を含む、様々な問題に対するロバストかつ正確なソリューションを有効にし得る、方法の系統を含む。
(例示的特徴点ベースの部屋のレイアウト表現)
(RoomNetの例示的アーキテクチャ)
(例示的訓練)
(例示的性能)
例示的RoomNet分析
例示的代替エンコーダ−デコーダ
RoomNetを訓練する例示的プロセス
部屋のレイアウト推定のためのRoomNetを使用する例示的プロセス
(例示的NN層)
例示的ウェアラブルディスプレイシステム
付加的側面
(付加的考慮点)
Claims (20)
- システムであって、
非一過性メモリであって、
部屋のレイアウトの推定のための部屋画像と、
部屋のレイアウトを推定するためのニューラルネットワークであって、前記ニューラルネットワークは、
入力としてデジタル部屋画像を受信するように構成されるエンコーダ−デコーダサブネットワークであって、前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、エンコーダとデコーダとを備える、エンコーダ−デコーダサブネットワークと、
前記エンコーダ−デコーダサブネットワークと通信する分類子サブネットワークであって、前記分類子サブネットワークは、前記部屋画像と関連付けられた部屋タイプを分類するように構成されている、分類子サブネットワークと
を備える、ニューラルネットワークと
を記憶するように構成される、非一過性メモリと、
前記非一過性メモリと通信するハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、
前記部屋画像にアクセスすることと、
前記エンコーダ、デコーダ、および前記部屋画像を使用して、複数の部屋タイプに対応する複数の予測される2次元(2D)特徴点マップを決定することと、
前記エンコーダ、前記分類子サブネットワーク、および前記部屋画像を使用して、予測される部屋タイプを前記複数の部屋タイプから決定することと、
前記複数の予測される2D特徴点マップおよび前記予測される部屋タイプを使用して、前記予測される部屋タイプと関連付けられた複数の順序付けられた特徴点を決定することと、
前記複数の順序付けられた特徴点を使用して、前記部屋画像内の部屋の予測されるレイアウトを決定することと
を行うようにプログラムされている、ハードウェアプロセッサと
を備える、システム。 - 前記複数の部屋タイプ内の各部屋タイプは、部屋タイプ特徴点の順序付けられたセットを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記部屋画像は、単眼画像を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記部屋画像は、赤色−緑色−青色(RGB)画像を含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記部屋画像の次元は、前記予測される2D特徴点マップの次元より大きい、請求項1に記載のシステム。
- 前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、複数の畳み込み層および複数のプーリング層を含むエンコーダサブネットワークを備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、複数の畳み込み層および複数のアップサンプリング層を含むデコーダサブネットワークを備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、メモリ増強再帰エンコーダ−デコーダ(MRED)ネットワークを備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、複数の再帰層を備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記予測される2次元(2D)特徴点マップは、ヒートマップを含む、請求項1に記載のシステム。
- 前記ハードウェアプロセッサは、
前記部屋画像を分析するオブジェクト認識装置からオブジェクト情報にアクセスすることと、
前記オブジェクト情報と前記部屋の予測されるレイアウトを組み合わせることと
を行うようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。 - ウェアラブルディスプレイデバイスであって、
部屋のレイアウトの推定のための前記部屋画像を捕捉するように構成される、外向きに面した結像システムと、
請求項1に記載のシステムと
を備える、ウェアラブルディスプレイデバイス。 - システムであって、
ニューラルネットワークのためのパラメータを記憶するように構成される非一過性メモリと、
前記非一過性メモリと通信するハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、
訓練用部屋画像を受信することであって、前記訓練用部屋画像は、
複数の部屋タイプからの基準部屋タイプと、
基準部屋レイアウトと関連付けられた基準特徴点と
と関連付けられている、ことと、
部屋のレイアウト推定のためのニューラルネットワークを生成することであって、前記ニューラルネットワークは、
入力として前記訓練用部屋画像を受信し、前記複数の部屋タイプのそれぞれと関連付けられた予測される部屋のレイアウトと関連付けられた予測される2次元(2D)特徴点を出力するように構成される、エンコーダ−デコーダサブネットワークであって、前記エンコーダ−デコーダサブネットワークは、エンコーダとデコーダとを備える、エンコーダ−デコーダサブネットワークと、
予測される部屋タイプを前記複数の部屋タイプから出力するように構成される、前記エンコーダ−デコーダサブネットワークと通信する、サイドサブネットワークであって、前記予測される部屋タイプは、少なくとも部分的に前記エンコーダおよびサイドサブネットワークによって決定される、サイドサブネットワークと
を備えている、ことと、
前記予測される2D特徴点に関する第1の損失および前記予測される部屋タイプに関する第2の損失に基づいて、損失関数を最適化することと、
前記最適化された損失関数に基づいて、前記ニューラルネットワークのパラメータを更新することと
を行うようにプログラムされている、ハードウェアプロセッサと
を備える、システム。 - 前記複数の部屋タイプの数は、5を上回る、請求項13に記載のシステム。
- 前記基準特徴点および前記予測される2D特徴点は、特徴点順序と関連付けられる、請求項13に記載のシステム。
- 第1の特徴点順序は、前記複数の部屋タイプのうちの第1の部屋タイプと関連付けられ、第2の特徴点順序は、前記複数の部屋タイプのうちの第2の部屋タイプと関連付けられ、前記第1の特徴点順序および前記第2の特徴点順序は、異なる、請求項13に記載のシステム。
- 前記訓練用部屋画像は、単眼画像を含む、請求項13に記載のシステム。
- 前記訓練用部屋画像は、赤色−緑色−青色(RGB)画像を含む、請求項13に記載のシステム。
- 前記訓練用部屋画像の次元は、前記予測される2D特徴点と関連付けられたマップの次元より大きい、請求項13に記載のシステム。
- 前記サイドサブネットワークは、部屋タイプ分類子を含む、請求項13に記載のシステム。
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US10621747B2 (en) * | 2016-11-15 | 2020-04-14 | Magic Leap, Inc. | Deep learning system for cuboid detection |
US10437879B2 (en) | 2017-01-18 | 2019-10-08 | Fyusion, Inc. | Visual search using multi-view interactive digital media representations |
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US10838396B2 (en) * | 2017-04-18 | 2020-11-17 | Cisco Technology, Inc. | Connecting robotic moving smart building furnishings |
US10313651B2 (en) | 2017-05-22 | 2019-06-04 | Fyusion, Inc. | Snapshots at predefined intervals or angles |
US11069147B2 (en) | 2017-06-26 | 2021-07-20 | Fyusion, Inc. | Modification of multi-view interactive digital media representation |
US10299982B2 (en) * | 2017-07-21 | 2019-05-28 | David M Frankel | Systems and methods for blind and visually impaired person environment navigation assistance |
AU2018337653A1 (en) | 2017-09-20 | 2020-01-16 | Magic Leap, Inc. | Personalized neural network for eye tracking |
CN111373419A (zh) | 2017-10-26 | 2020-07-03 | 奇跃公司 | 用于深度多任务网络中自适应损失平衡的梯度归一化系统和方法 |
US10395147B2 (en) | 2017-10-30 | 2019-08-27 | Rakuten, Inc. | Method and apparatus for improved segmentation and recognition of images |
US10410350B2 (en) * | 2017-10-30 | 2019-09-10 | Rakuten, Inc. | Skip architecture neural network machine and method for improved semantic segmentation |
US11775824B1 (en) | 2017-12-04 | 2023-10-03 | Express Scripts Strategic Development, Inc. | Labeling apparatus |
US10845768B2 (en) * | 2017-12-12 | 2020-11-24 | Distech Controls Inc. | Environment controller and method for inferring via a neural network one or more commands for controlling an appliance |
US10895853B2 (en) | 2017-12-12 | 2021-01-19 | Distech Controls Inc. | Inference server and environment controller for inferring one or more commands for controlling an appliance taking into account room characteristics |
US10838375B2 (en) * | 2017-12-12 | 2020-11-17 | Distech Controls Inc. | Inference server and environment controller for inferring via a neural network one or more commands for controlling an appliance |
US10908561B2 (en) | 2017-12-12 | 2021-02-02 | Distech Controls Inc. | Environment controller and method for inferring one or more commands for controlling an appliance taking into account room characteristics |
US10726597B1 (en) * | 2018-02-22 | 2020-07-28 | A9.Com, Inc. | Optically challenging surface detection for augmented reality |
US10592747B2 (en) * | 2018-04-26 | 2020-03-17 | Fyusion, Inc. | Method and apparatus for 3-D auto tagging |
US20230045798A1 (en) * | 2018-04-30 | 2023-02-16 | Seoul National University R&Db Foundation | Method for predicting structure of indoor space using radio propagation channel analysis through deep learning |
GB2574795B (en) * | 2018-05-04 | 2022-10-05 | Signaturize Holdings Ltd | Generating virtual representations |
WO2019222401A2 (en) | 2018-05-17 | 2019-11-21 | Magic Leap, Inc. | Gradient adversarial training of neural networks |
EP3824606A1 (en) * | 2018-07-20 | 2021-05-26 | Nokia Technologies Oy | Learning in communication systems by updating of parameters in a receiving algorithm |
WO2020023399A1 (en) | 2018-07-23 | 2020-01-30 | Magic Leap, Inc. | Deep predictor recurrent neural network for head pose prediction |
US11055531B1 (en) * | 2018-08-24 | 2021-07-06 | United Services Automobiie Association (USAA) | Augmented reality method for repairing damage or replacing physical objects |
US11164067B2 (en) * | 2018-08-29 | 2021-11-02 | Arizona Board Of Regents On Behalf Of Arizona State University | Systems, methods, and apparatuses for implementing a multi-resolution neural network for use with imaging intensive applications including medical imaging |
US10832437B2 (en) * | 2018-09-05 | 2020-11-10 | Rakuten, Inc. | Method and apparatus for assigning image location and direction to a floorplan diagram based on artificial intelligence |
US11029694B2 (en) * | 2018-09-27 | 2021-06-08 | Salesforce.Com, Inc. | Self-aware visual-textual co-grounded navigation agent |
US11188787B1 (en) | 2018-09-28 | 2021-11-30 | Apple Inc. | End-to-end room layout estimation |
KR20200043005A (ko) * | 2018-10-17 | 2020-04-27 | 삼성전자주식회사 | 이미지 인식 모델을 트레이닝시키는 장치 및 방법과 이미지 인식 장치 및 방법 |
EP3654247A1 (en) * | 2018-11-15 | 2020-05-20 | IMEC vzw | Convolution engine for neural networks |
US11087165B2 (en) * | 2018-11-29 | 2021-08-10 | Nec Corporation | Method and system for contextualizing automatic image segmentation and regression |
CN111353349B (zh) * | 2018-12-24 | 2023-10-17 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 人体关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
US10839606B2 (en) * | 2018-12-28 | 2020-11-17 | National Tsing Hua University | Indoor scene structural estimation system and estimation method thereof based on deep learning network |
US10776651B2 (en) | 2019-01-18 | 2020-09-15 | Intelligrated Headquarters, Llc | Material handling method, apparatus, and system for identification of a region-of-interest |
US20200242771A1 (en) * | 2019-01-25 | 2020-07-30 | Nvidia Corporation | Semantic image synthesis for generating substantially photorealistic images using neural networks |
US10628688B1 (en) * | 2019-01-30 | 2020-04-21 | Stadvision, Inc. | Learning method and learning device, and testing method and testing device for detecting parking spaces by using point regression results and relationship between points to thereby provide an auto-parking system |
CN109902601B (zh) * | 2019-02-14 | 2023-04-07 | 武汉大学 | 一种结合卷积网络和递归网络的视频目标检测方法 |
CN109886176B (zh) * | 2019-02-14 | 2023-02-24 | 武汉大学 | 复杂驾驶场景下的车道线检测方法 |
CN111581414B (zh) * | 2019-02-18 | 2024-01-16 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 服饰识别、分类及检索的方法、装置、设备及存储介质 |
US11210547B2 (en) * | 2019-03-20 | 2021-12-28 | NavInfo Europe B.V. | Real-time scene understanding system |
US10984560B1 (en) * | 2019-03-29 | 2021-04-20 | Amazon Technologies, Inc. | Computer vision using learnt lossy image compression representations |
US11461640B2 (en) | 2019-04-18 | 2022-10-04 | International Business Machines Corporation | Mitigation of conductance drift in neural network resistive processing units |
JP7472170B2 (ja) | 2019-04-26 | 2024-04-22 | エヌビディア コーポレーション | 自律マシン・アプリケーションにおける交差点姿勢検出 |
US11067786B2 (en) * | 2019-06-07 | 2021-07-20 | Leica Microsystems Inc. | Artifact regulation methods in deep model training for image transformation |
EP3987483A4 (en) * | 2019-06-24 | 2023-03-01 | Insurance Services Office, Inc. | MACHINE LEARNING SYSTEMS AND METHODS FOR ENHANCED IMAGE FALSIFICATION LOCATION |
CN110378253B (zh) * | 2019-07-01 | 2021-03-26 | 浙江大学 | 一种基于轻量化神经网络的实时关键点检测方法 |
US11473915B2 (en) * | 2019-07-04 | 2022-10-18 | Mapsted Corp. | Magnetic fingerprint neural network training for mobile device indoor navigation |
WO2021020305A1 (ja) * | 2019-07-29 | 2021-02-04 | 京セラ株式会社 | 画像処理システム、機械学習器、画像処理器及び撮像装置 |
JP7309506B2 (ja) * | 2019-07-29 | 2023-07-18 | 京セラ株式会社 | 画像処理システム、機械学習器、撮像装置及び学習方法 |
US11321566B2 (en) * | 2019-08-22 | 2022-05-03 | Jpmorgan Chase Bank, N.A. | Systems and methods for self-learning a floorplan layout using a camera system |
US10860954B1 (en) | 2019-08-27 | 2020-12-08 | Capital One Services, Llc | Roomfinder platform |
US12014120B2 (en) | 2019-08-28 | 2024-06-18 | MFTB Holdco, Inc. | Automated tools for generating mapping information for buildings |
US11243656B2 (en) * | 2019-08-28 | 2022-02-08 | Zillow, Inc. | Automated tools for generating mapping information for buildings |
US11127139B2 (en) * | 2019-09-18 | 2021-09-21 | Adobe Inc. | Enhanced semantic segmentation of images |
US11531892B2 (en) * | 2019-09-24 | 2022-12-20 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for detecting and matching keypoints between different views of a scene |
US11885141B2 (en) * | 2019-10-10 | 2024-01-30 | National University Of Singapore | Sensory flooring system and a sensory floor comprising a sensory flooring system |
US11144790B2 (en) * | 2019-10-11 | 2021-10-12 | Baidu Usa Llc | Deep learning model embodiments and training embodiments for faster training |
JP7363384B2 (ja) * | 2019-11-05 | 2023-10-18 | 富士通株式会社 | 解析装置、解析プログラム及び解析方法 |
US11454978B2 (en) | 2019-11-07 | 2022-09-27 | Naver Corporation | Systems and methods for improving generalization in visual navigation |
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US20230030691A1 (en) * | 2019-12-23 | 2023-02-02 | Lg Electronics Inc. | Air conditioner and method for controlling same |
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CN111259850B (zh) * | 2020-01-23 | 2022-12-16 | 同济大学 | 一种融合随机批掩膜和多尺度表征学习的行人重识别方法 |
US11796333B1 (en) | 2020-02-11 | 2023-10-24 | Keysight Technologies, Inc. | Methods, systems and computer readable media for augmented reality navigation in network test environments |
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US11450008B1 (en) * | 2020-02-27 | 2022-09-20 | Amazon Technologies, Inc. | Segmentation using attention-weighted loss and discriminative feature learning |
KR102119687B1 (ko) * | 2020-03-02 | 2020-06-05 | 엔에이치네트웍스 주식회사 | 영상 이미지 학습장치 및 방법 |
KR102167808B1 (ko) * | 2020-03-31 | 2020-10-20 | 한밭대학교 산학협력단 | Ar에 적용 가능한 의미적인 분할 방법 및 시스템 |
WO2021210414A1 (ja) * | 2020-04-17 | 2021-10-21 | 株式会社Roxy | 可視化方法、これに用いるプログラム、および、可視化装置、並びに、これを備える判別装置 |
JPWO2021210413A1 (ja) * | 2020-04-17 | 2021-10-21 | ||
CN111507354B (zh) * | 2020-04-17 | 2023-12-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 信息抽取方法、装置、设备以及存储介质 |
CN111523169B (zh) * | 2020-04-24 | 2023-06-13 | 广东博智林机器人有限公司 | 一种装修方案生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111914612B (zh) * | 2020-05-21 | 2024-03-01 | 淮阴工学院 | 一种基于改进的卷积神经网络的施工图图元自适应识别方法 |
US11341473B2 (en) | 2020-09-30 | 2022-05-24 | Block, Inc. | Context-based communication requests |
US11803829B2 (en) | 2020-09-30 | 2023-10-31 | Block, Inc. | Device-aware communication requests |
US12008665B2 (en) * | 2020-09-30 | 2024-06-11 | Block, Inc. | Methods and system for sensor-based layout generation |
CN116406461B (zh) * | 2020-10-13 | 2023-10-20 | 弗莱瑞尔公司 | 通过自动分析传感器数据生成物理结构和环境的测量结果 |
CN112464311A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-03-09 | 中天众达智慧城市科技有限公司 | 一种智慧城市数据中心的设备布置方法 |
CN112434198B (zh) * | 2020-11-24 | 2024-05-24 | 深圳市明源云科技有限公司 | 图表组件推荐方法及装置 |
US11570050B2 (en) | 2020-11-30 | 2023-01-31 | Keysight Technologies, Inc. | Methods, systems and computer readable media for performing cabling tasks using augmented reality |
CN112836710B (zh) * | 2021-02-23 | 2022-02-22 | 浙大宁波理工学院 | 一种基于特征金字塔网络的房间布局估计获取方法与系统 |
CN112837336B (zh) * | 2021-02-23 | 2022-02-22 | 浙大宁波理工学院 | 一种基于关键点热图修正的房间布局估计获取方法与系统 |
US11790648B2 (en) | 2021-02-25 | 2023-10-17 | MFTB Holdco, Inc. | Automated usability assessment of buildings using visual data of captured in-room images |
US11836973B2 (en) | 2021-02-25 | 2023-12-05 | MFTB Holdco, Inc. | Automated direction of capturing in-room information for use in usability assessment of buildings |
EP4083859A1 (en) * | 2021-04-30 | 2022-11-02 | Robert Bosch GmbH | Improved training of classifiers and/or regressors on uncertain training data |
EP4298610A1 (en) * | 2021-05-25 | 2024-01-03 | Samsung Electronics Co., Ltd. | A method and an electronic apparatus for acquiring a floor map of a room layout |
US11657611B2 (en) * | 2021-05-28 | 2023-05-23 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Methods and systems for augmented reality room identification based on room-object profile data |
KR102325838B1 (ko) * | 2021-06-01 | 2021-11-15 | 한밭대학교 산학협력단 | Ar에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내위치 측정시스템 및 그 방법 |
CN113362461B (zh) * | 2021-06-18 | 2024-04-02 | 盎锐(杭州)信息科技有限公司 | 基于语义分割的点云匹配方法、系统及扫描终端 |
US20220405500A1 (en) * | 2021-06-21 | 2022-12-22 | Google Llc | Computationally efficient and robust ear saddle point detection |
CN113536989B (zh) * | 2021-06-29 | 2024-06-18 | 广州博通信息技术有限公司 | 基于摄像视频逐帧分析的制冷机结霜监控方法及系统 |
EP4377838A1 (en) * | 2021-07-27 | 2024-06-05 | Hinge Health, Inc. | Two-dimensional pose estimations |
US11417069B1 (en) * | 2021-10-05 | 2022-08-16 | Awe Company Limited | Object and camera localization system and localization method for mapping of the real world |
CN113642090B (zh) * | 2021-10-14 | 2022-04-01 | 深圳润世华软件和信息技术服务有限公司 | 建筑布局生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
KR20230063234A (ko) * | 2021-11-01 | 2023-05-09 | 삼성전자주식회사 | 카메라의 캘리브레이션을 위한 전자 장치 및 방법 |
USD1021943S1 (en) | 2021-12-15 | 2024-04-09 | Block, Inc. | Display screen or portion thereof with a graphical user interface |
CN114491772B (zh) * | 2022-03-23 | 2022-09-13 | 清华大学 | 一种户型布局生成方法及装置 |
US11776206B1 (en) | 2022-12-23 | 2023-10-03 | Awe Company Limited | Extended reality system and extended reality method with two-way digital interactive digital twins |
Family Cites Families (77)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5291560A (en) | 1991-07-15 | 1994-03-01 | Iri Scan Incorporated | Biometric personal identification system based on iris analysis |
US6222525B1 (en) | 1992-03-05 | 2001-04-24 | Brad A. Armstrong | Image controllers with sheet connected sensors |
US5583795A (en) | 1995-03-17 | 1996-12-10 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Apparatus for measuring eye gaze and fixation duration, and method therefor |
US5670988A (en) | 1995-09-05 | 1997-09-23 | Interlink Electronics, Inc. | Trigger operated electronic device |
EP1483909B1 (en) | 2002-03-13 | 2010-04-28 | Imax Corporation | Systems and methods for digitally re-mastering or otherwise modifying motion pictures or other image sequences data |
US8098901B2 (en) | 2005-01-26 | 2012-01-17 | Honeywell International Inc. | Standoff iris recognition system |
KR20050025927A (ko) | 2003-09-08 | 2005-03-14 | 유웅덕 | 홍채인식을 위한 동공 검출 방법 및 형상기술자 추출방법과 그를 이용한 홍채 특징 추출 장치 및 그 방법과홍채인식 시스템 및 그 방법 |
US7248720B2 (en) | 2004-10-21 | 2007-07-24 | Retica Systems, Inc. | Method and system for generating a combined retina/iris pattern biometric |
US8696113B2 (en) | 2005-10-07 | 2014-04-15 | Percept Technologies Inc. | Enhanced optical and perceptual digital eyewear |
US11428937B2 (en) | 2005-10-07 | 2022-08-30 | Percept Technologies | Enhanced optical and perceptual digital eyewear |
US20070081123A1 (en) | 2005-10-07 | 2007-04-12 | Lewis Scott W | Digital eyewear |
JP4824420B2 (ja) | 2006-02-07 | 2011-11-30 | アイテック株式会社 | 視線ベクトル検出方法及び同装置 |
US7970179B2 (en) | 2006-09-25 | 2011-06-28 | Identix Incorporated | Iris data extraction |
US8363783B2 (en) | 2007-06-04 | 2013-01-29 | Oraya Therapeutics, Inc. | Method and device for ocular alignment and coupling of ocular structures |
US8098891B2 (en) | 2007-11-29 | 2012-01-17 | Nec Laboratories America, Inc. | Efficient multi-hypothesis multi-human 3D tracking in crowded scenes |
WO2010003044A2 (en) | 2008-07-03 | 2010-01-07 | Nec Laboratories America, Inc. | Epithelial layer detector and related methods |
WO2010129074A1 (en) | 2009-01-14 | 2010-11-11 | Indiana University Research & Technology Corporation | System and method for identifying a person with reference to a sclera image |
EP3138475B1 (en) | 2010-01-22 | 2023-10-25 | AMO Development, LLC | Apparatus for automated placement of scanned laser capsulorhexis incisions |
US8345984B2 (en) | 2010-01-28 | 2013-01-01 | Nec Laboratories America, Inc. | 3D convolutional neural networks for automatic human action recognition |
US9304319B2 (en) | 2010-11-18 | 2016-04-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Automatic focus improvement for augmented reality displays |
US10156722B2 (en) | 2010-12-24 | 2018-12-18 | Magic Leap, Inc. | Methods and systems for displaying stereoscopy with a freeform optical system with addressable focus for virtual and augmented reality |
AU2011348122A1 (en) | 2010-12-24 | 2013-07-11 | Magic Leap Inc. | An ergonomic head mounted display device and optical system |
CA2835120C (en) | 2011-05-06 | 2019-05-28 | Magic Leap, Inc. | Massive simultaneous remote digital presence world |
US10795448B2 (en) | 2011-09-29 | 2020-10-06 | Magic Leap, Inc. | Tactile glove for human-computer interaction |
CA3207408A1 (en) | 2011-10-28 | 2013-06-13 | Magic Leap, Inc. | System and method for augmented and virtual reality |
KR102376368B1 (ko) | 2011-11-23 | 2022-03-17 | 매직 립, 인코포레이티드 | 3차원 가상 및 증강 현실 디스플레이 시스템 |
KR102306729B1 (ko) | 2012-04-05 | 2021-09-28 | 매직 립, 인코포레이티드 | 능동 포비에이션 능력을 갖는 와이드-fov(field of view) 이미지 디바이스들 |
US9671566B2 (en) | 2012-06-11 | 2017-06-06 | Magic Leap, Inc. | Planar waveguide apparatus with diffraction element(s) and system employing same |
CN115494654A (zh) | 2012-06-11 | 2022-12-20 | 奇跃公司 | 使用波导反射器阵列投射器的多深度平面三维显示器 |
US10629003B2 (en) | 2013-03-11 | 2020-04-21 | Magic Leap, Inc. | System and method for augmented and virtual reality |
US9141916B1 (en) | 2012-06-29 | 2015-09-22 | Google Inc. | Using embedding functions with a deep network |
CA2870751C (en) | 2012-07-31 | 2015-08-18 | Japan Science And Technology Agency | Point-of-gaze detection device, point-of-gaze detecting method, personal parameter calculating device, personal parameter calculating method, program, and computer-readable storage medium |
US8369595B1 (en) | 2012-08-10 | 2013-02-05 | EyeVerify LLC | Texture features for biometric authentication |
US9740006B2 (en) | 2012-09-11 | 2017-08-22 | Magic Leap, Inc. | Ergonomic head mounted display device and optical system |
JP6434918B2 (ja) | 2013-01-15 | 2018-12-05 | マジック リープ, インコーポレイテッドMagic Leap,Inc. | 超高分解能の走査ファイバディスプレイ |
US9147154B2 (en) | 2013-03-13 | 2015-09-29 | Google Inc. | Classifying resources using a deep network |
KR102458124B1 (ko) | 2013-03-15 | 2022-10-21 | 매직 립, 인코포레이티드 | 디스플레이 시스템 및 방법 |
WO2014182769A1 (en) | 2013-05-07 | 2014-11-13 | The Johns Hopkins University | Automated and non-mydriatic fundus-perimetry camera for irreversible eye diseases |
US9595134B2 (en) * | 2013-05-11 | 2017-03-14 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for reconstructing 3D scenes from 2D images |
US9275308B2 (en) | 2013-05-31 | 2016-03-01 | Google Inc. | Object detection using deep neural networks |
US9874749B2 (en) | 2013-11-27 | 2018-01-23 | Magic Leap, Inc. | Virtual and augmented reality systems and methods |
US10262462B2 (en) | 2014-04-18 | 2019-04-16 | Magic Leap, Inc. | Systems and methods for augmented and virtual reality |
US20140380249A1 (en) | 2013-06-25 | 2014-12-25 | Apple Inc. | Visual recognition of gestures |
CN103431840B (zh) | 2013-07-31 | 2016-01-20 | 北京智谷睿拓技术服务有限公司 | 眼睛光学参数检测系统及方法 |
KR102341870B1 (ko) | 2013-10-16 | 2021-12-20 | 매직 립, 인코포레이티드 | 조절가능한 동공간 거리를 가지는 가상 또는 증강 현실 헤드셋들 |
US9202144B2 (en) | 2013-10-30 | 2015-12-01 | Nec Laboratories America, Inc. | Regionlets with shift invariant neural patterns for object detection |
US10095917B2 (en) | 2013-11-04 | 2018-10-09 | Facebook, Inc. | Systems and methods for facial representation |
JP6236296B2 (ja) | 2013-11-14 | 2017-11-22 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 学習装置、学習プログラム、及び学習方法 |
US9857591B2 (en) | 2014-05-30 | 2018-01-02 | Magic Leap, Inc. | Methods and system for creating focal planes in virtual and augmented reality |
EP4220999A3 (en) | 2013-11-27 | 2023-08-09 | Magic Leap, Inc. | Virtual and augmented reality systems and methods |
US9430829B2 (en) | 2014-01-30 | 2016-08-30 | Case Western Reserve University | Automatic detection of mitosis using handcrafted and convolutional neural network features |
CA3089749A1 (en) | 2014-01-31 | 2015-08-06 | Magic Leap, Inc. | Multi-focal display system and method |
KR102177133B1 (ko) | 2014-01-31 | 2020-11-10 | 매직 립, 인코포레이티드 | 멀티-포컬 디스플레이 시스템 및 방법 |
US10203762B2 (en) * | 2014-03-11 | 2019-02-12 | Magic Leap, Inc. | Methods and systems for creating virtual and augmented reality |
IL231862A (en) | 2014-04-01 | 2015-04-30 | Superfish Ltd | Image representation using a neural network |
WO2015164807A1 (en) | 2014-04-25 | 2015-10-29 | Texas State University | Detection of brain injury and subject state with eye movement biometrics |
JP2017526078A (ja) | 2014-05-09 | 2017-09-07 | グーグル インコーポレイテッド | 実在および仮想のオブジェクトと対話するための生体力学ベースの眼球信号のためのシステムおよび方法 |
CA3124368C (en) | 2014-05-30 | 2023-04-25 | Magic Leap, Inc. | Methods and systems for generating virtual content display with a virtual or augmented reality apparatus |
US9536293B2 (en) | 2014-07-30 | 2017-01-03 | Adobe Systems Incorporated | Image assessment using deep convolutional neural networks |
US20160034811A1 (en) | 2014-07-31 | 2016-02-04 | Apple Inc. | Efficient generation of complementary acoustic models for performing automatic speech recognition system combination |
US9659384B2 (en) | 2014-10-03 | 2017-05-23 | EyeEm Mobile GmbH. | Systems, methods, and computer program products for searching and sorting images by aesthetic quality |
EP3204888A4 (en) | 2014-10-09 | 2017-10-04 | Microsoft Technology Licensing, LLC | Spatial pyramid pooling networks for image processing |
EP3161728B1 (en) | 2014-10-10 | 2023-05-17 | Beijing Kuangshi Technology Co., Ltd. | Hierarchical interlinked multi-scale convolutional network for image parsing |
KR102276339B1 (ko) | 2014-12-09 | 2021-07-12 | 삼성전자주식회사 | Cnn의 근사화를 위한 학습 장치 및 방법 |
WO2016106238A1 (en) | 2014-12-24 | 2016-06-30 | Google Inc. | Augmenting neural networks to generate additional outputs |
EP3295368A1 (en) * | 2015-05-13 | 2018-03-21 | Google LLC | Deepstereo: learning to predict new views from real world imagery |
USD758367S1 (en) | 2015-05-14 | 2016-06-07 | Magic Leap, Inc. | Virtual reality headset |
US10146997B2 (en) | 2015-08-21 | 2018-12-04 | Magic Leap, Inc. | Eyelid shape estimation using eye pose measurement |
US9767565B2 (en) * | 2015-08-26 | 2017-09-19 | Digitalglobe, Inc. | Synthesizing training data for broad area geospatial object detection |
JP6678930B2 (ja) * | 2015-08-31 | 2020-04-15 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | 分類モデルを学習する方法、コンピュータ・システムおよびコンピュータ・プログラム |
KR102442569B1 (ko) | 2016-07-14 | 2022-09-08 | 매직 립, 인코포레이티드 | 각막 곡률을 이용한 홍채 경계 추정 |
US10922393B2 (en) | 2016-07-14 | 2021-02-16 | Magic Leap, Inc. | Deep neural network for iris identification |
CA3034644A1 (en) | 2016-08-22 | 2018-03-01 | Magic Leap, Inc. | Augmented reality display device with deep learning sensors |
RU2016138608A (ru) | 2016-09-29 | 2018-03-30 | Мэджик Лип, Инк. | Нейронная сеть для сегментации изображения глаза и оценки качества изображения |
CA3038967A1 (en) | 2016-10-04 | 2018-04-12 | Magic Leap, Inc. | Efficient data layouts for convolutional neural networks |
US10621747B2 (en) | 2016-11-15 | 2020-04-14 | Magic Leap, Inc. | Deep learning system for cuboid detection |
JP6929953B2 (ja) | 2017-03-17 | 2021-09-01 | マジック リープ, インコーポレイテッドMagic Leap,Inc. | 部屋レイアウト推定方法および技法 |
-
2018
- 2018-03-16 JP JP2019547140A patent/JP6929953B2/ja active Active
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