SCENE UNDERSTANDING AND GENERATION USING NEURAL NETWORKS
이미지 렌더링을 위해 컴퓨터 저장 매체상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 방법, 시스템 및 장치가 개시된다. 일 양태에서, 방법은 특정 장면을 특징짓는 복수의 관측치를 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 장면의 이미지 및 그 이미지를 캡처한 카메라의 위치를 식별하는 데이터를 포함한다. 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 비디오를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 비디오로부터의 비디오 프레임 및 특정 비디오에서의 비디오 프레임의 시간 스탬프를 식별하는 데이터를 포함한다. 또 다...
Gespeichert in:
Hauptverfasser: | , , , |
---|---|
Format: | Patent |
Sprache: | eng ; kor |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext bestellen |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
container_end_page | |
---|---|
container_issue | |
container_start_page | |
container_title | |
container_volume | |
creator | BESSE FREDERIC OLIVIER ESLAMI SEYED MOHAMMADALI REZENDE DANILO JIMENEZ GREGOR KAROL |
description | 이미지 렌더링을 위해 컴퓨터 저장 매체상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 방법, 시스템 및 장치가 개시된다. 일 양태에서, 방법은 특정 장면을 특징짓는 복수의 관측치를 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 장면의 이미지 및 그 이미지를 캡처한 카메라의 위치를 식별하는 데이터를 포함한다. 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 비디오를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 비디오로부터의 비디오 프레임 및 특정 비디오에서의 비디오 프레임의 시간 스탬프를 식별하는 데이터를 포함한다. 또 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 이미지를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각 관측치는 특정 이미지의 크롭 및 특정 이미지의 크롭을 특징짓는 데이터를 포함한다. 이 방법은 관측 신경망을 사용하여 복수의 관측치 각각을 프로세싱하여 수치 표현을 출력으로 결정한다.
Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on a computer storage medium, for image rendering. In one aspect, a method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular scene, each observation comprising an image of the particular scene and data identifying a location of a camera that captured the image. In another aspect, the method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular video, each observation comprising a video frame from t31he particular video and data identifying a time stamp of the video frame in the particular video. In yet another aspect, the method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular image, each observation comprising a crop of the particular image and data characterizing the crop of the particular image. The method processes each of the plurality of observations using an observation neural network to determine a numeric representation as output. |
format | Patent |
fullrecord | <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_KR20210145297A</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>KR20210145297A</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_KR20210145297A3</originalsourceid><addsrcrecordid>eNrjZLAIdnb1c1UI9XNxDQoOcfRz8fRzVwBSCu5A4SDHEE9_P4XQYJCgn2tokKMPkAoJ9w_yDuZhYE1LzClO5YXS3AzKbq4hzh66qQX58anFBYnJqXmpJfHeQUYGRoYGhiamRpbmjsbEqQIAGOIpig</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>SCENE UNDERSTANDING AND GENERATION USING NEURAL NETWORKS</title><source>esp@cenet</source><creator>BESSE FREDERIC OLIVIER ; ESLAMI SEYED MOHAMMADALI ; REZENDE DANILO JIMENEZ ; GREGOR KAROL</creator><creatorcontrib>BESSE FREDERIC OLIVIER ; ESLAMI SEYED MOHAMMADALI ; REZENDE DANILO JIMENEZ ; GREGOR KAROL</creatorcontrib><description>이미지 렌더링을 위해 컴퓨터 저장 매체상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 방법, 시스템 및 장치가 개시된다. 일 양태에서, 방법은 특정 장면을 특징짓는 복수의 관측치를 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 장면의 이미지 및 그 이미지를 캡처한 카메라의 위치를 식별하는 데이터를 포함한다. 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 비디오를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 비디오로부터의 비디오 프레임 및 특정 비디오에서의 비디오 프레임의 시간 스탬프를 식별하는 데이터를 포함한다. 또 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 이미지를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각 관측치는 특정 이미지의 크롭 및 특정 이미지의 크롭을 특징짓는 데이터를 포함한다. 이 방법은 관측 신경망을 사용하여 복수의 관측치 각각을 프로세싱하여 수치 표현을 출력으로 결정한다.
Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on a computer storage medium, for image rendering. In one aspect, a method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular scene, each observation comprising an image of the particular scene and data identifying a location of a camera that captured the image. In another aspect, the method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular video, each observation comprising a video frame from t31he particular video and data identifying a time stamp of the video frame in the particular video. In yet another aspect, the method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular image, each observation comprising a crop of the particular image and data characterizing the crop of the particular image. The method processes each of the plurality of observations using an observation neural network to determine a numeric representation as output.</description><language>eng ; kor</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; PHYSICS</subject><creationdate>2021</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20211201&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20210145297A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25563,76418</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20211201&DB=EPODOC&CC=KR&NR=20210145297A$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>BESSE FREDERIC OLIVIER</creatorcontrib><creatorcontrib>ESLAMI SEYED MOHAMMADALI</creatorcontrib><creatorcontrib>REZENDE DANILO JIMENEZ</creatorcontrib><creatorcontrib>GREGOR KAROL</creatorcontrib><title>SCENE UNDERSTANDING AND GENERATION USING NEURAL NETWORKS</title><description>이미지 렌더링을 위해 컴퓨터 저장 매체상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 방법, 시스템 및 장치가 개시된다. 일 양태에서, 방법은 특정 장면을 특징짓는 복수의 관측치를 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 장면의 이미지 및 그 이미지를 캡처한 카메라의 위치를 식별하는 데이터를 포함한다. 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 비디오를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 비디오로부터의 비디오 프레임 및 특정 비디오에서의 비디오 프레임의 시간 스탬프를 식별하는 데이터를 포함한다. 또 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 이미지를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각 관측치는 특정 이미지의 크롭 및 특정 이미지의 크롭을 특징짓는 데이터를 포함한다. 이 방법은 관측 신경망을 사용하여 복수의 관측치 각각을 프로세싱하여 수치 표현을 출력으로 결정한다.
Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on a computer storage medium, for image rendering. In one aspect, a method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular scene, each observation comprising an image of the particular scene and data identifying a location of a camera that captured the image. In another aspect, the method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular video, each observation comprising a video frame from t31he particular video and data identifying a time stamp of the video frame in the particular video. In yet another aspect, the method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular image, each observation comprising a crop of the particular image and data characterizing the crop of the particular image. The method processes each of the plurality of observations using an observation neural network to determine a numeric representation as output.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2021</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZLAIdnb1c1UI9XNxDQoOcfRz8fRzVwBSCu5A4SDHEE9_P4XQYJCgn2tokKMPkAoJ9w_yDuZhYE1LzClO5YXS3AzKbq4hzh66qQX58anFBYnJqXmpJfHeQUYGRoYGhiamRpbmjsbEqQIAGOIpig</recordid><startdate>20211201</startdate><enddate>20211201</enddate><creator>BESSE FREDERIC OLIVIER</creator><creator>ESLAMI SEYED MOHAMMADALI</creator><creator>REZENDE DANILO JIMENEZ</creator><creator>GREGOR KAROL</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20211201</creationdate><title>SCENE UNDERSTANDING AND GENERATION USING NEURAL NETWORKS</title><author>BESSE FREDERIC OLIVIER ; ESLAMI SEYED MOHAMMADALI ; REZENDE DANILO JIMENEZ ; GREGOR KAROL</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_KR20210145297A3</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; kor</language><creationdate>2021</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>BESSE FREDERIC OLIVIER</creatorcontrib><creatorcontrib>ESLAMI SEYED MOHAMMADALI</creatorcontrib><creatorcontrib>REZENDE DANILO JIMENEZ</creatorcontrib><creatorcontrib>GREGOR KAROL</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>BESSE FREDERIC OLIVIER</au><au>ESLAMI SEYED MOHAMMADALI</au><au>REZENDE DANILO JIMENEZ</au><au>GREGOR KAROL</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>SCENE UNDERSTANDING AND GENERATION USING NEURAL NETWORKS</title><date>2021-12-01</date><risdate>2021</risdate><abstract>이미지 렌더링을 위해 컴퓨터 저장 매체상에 인코딩된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 방법, 시스템 및 장치가 개시된다. 일 양태에서, 방법은 특정 장면을 특징짓는 복수의 관측치를 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 장면의 이미지 및 그 이미지를 캡처한 카메라의 위치를 식별하는 데이터를 포함한다. 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 비디오를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각각의 관측치는 특정 비디오로부터의 비디오 프레임 및 특정 비디오에서의 비디오 프레임의 시간 스탬프를 식별하는 데이터를 포함한다. 또 다른 양태에서, 상기 방법은 특정 이미지를 특징짓는 복수의 관측치들을 수신하는 단계를 포함하며, 각 관측치는 특정 이미지의 크롭 및 특정 이미지의 크롭을 특징짓는 데이터를 포함한다. 이 방법은 관측 신경망을 사용하여 복수의 관측치 각각을 프로세싱하여 수치 표현을 출력으로 결정한다.
Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on a computer storage medium, for image rendering. In one aspect, a method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular scene, each observation comprising an image of the particular scene and data identifying a location of a camera that captured the image. In another aspect, the method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular video, each observation comprising a video frame from t31he particular video and data identifying a time stamp of the video frame in the particular video. In yet another aspect, the method comprises receiving a plurality of observations characterizing a particular image, each observation comprising a crop of the particular image and data characterizing the crop of the particular image. The method processes each of the plurality of observations using an observation neural network to determine a numeric representation as output.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
fulltext | fulltext_linktorsrc |
identifier | |
ispartof | |
issn | |
language | eng ; kor |
recordid | cdi_epo_espacenet_KR20210145297A |
source | esp@cenet |
subjects | CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING PHYSICS |
title | SCENE UNDERSTANDING AND GENERATION USING NEURAL NETWORKS |
url | https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-08T22%3A19%3A58IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=BESSE%20FREDERIC%20OLIVIER&rft.date=2021-12-01&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3EKR20210145297A%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true |