Brevet FR3067496A1 (20181214)

REVENDICATIONS1. Procédé d'apprentissage de descripteurs de classe pour la détection et la localisation automatique d'objets dans une vidéo, chaque objet appartenant à une classe d'objets (j) parmi un ensemble (J) de classes, le procédé utilisant : - une base d'apprentissage, constituée à partir de vidéos de référence et contenant des trames annotées ((xt, yt)i\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, dans lequel la base d'apprentissage est constituée à partir de la détection et la localisation des objets trame par trame, dans chaque vidéo de référence.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la base d'apprentissage contient des données ((xt, yt)i\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel un premier réseau de neurones est utilisé pour apprendre la base d'apprentissage.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le réseau de neurones de prétraitement est entraîné pour détecter des objets sur la dernière 5 trame d'un groupe de (h) trames successives (x, x_1, xt_h+i) issues de la base d'apprentissage en utilisant les trames précédentes du groupe afin d'apprendre les descripteurs (ew(xt, xt_h+i)) correspondants aux objets détectés.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication précédente, dans lequel chaque groupe de trames comporte entre 2 et 32 trames, par exemple 4 trames. 10\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque entité de calcul (m) utilise une partie seulement des données d'entrée.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque entité de calcul (m), qui utilise une version locale des paramètres (°ian) reçue d'un des serveurs de paramètres, calcule itérativement une descente de gradient 15 projetée : 0,72.,,n+112 = ivoim - ynvi(tVin)) où I1, désigne la projection sur 0, yn désigne une suite de scalaires appelée la suite des pas et / est la fonction de coût que l'on cherche à minimiser dans l'apprentissage.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans 20 lequel, une fois que l'entité de calcul (m) a effectué son calcul, elle choisit aléatoirement une autre entité de calcul (m') et assure une mise à jour des paramètres suivant la règle : 01.1+1 _ on+1 fnn+1/2 -\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, chaque entité de calcul comportant au moins une zone de mémoire, la zone de 25 mémoire d'une entité de calcul (m ) est disponible pour être interrogée par une autre entité de calcul (m) et lui répondre, notamment dans le cadre d'une requête lecture/écriture sur le serveur de paramètres dont l'entité de calcul (m) dépend, même pendant que celle-ci est en train d'effectuer son propre calcul.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans 30 lequel une partie seulement des réseaux de neurones de l'architecture est apprise de façon distribuée sur les différentes entités de calcul. 18\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication précédente, dans lequel seule la partie haute des couches des réseaux de neurones est apprise de façon distribuée.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les réseaux de neurones utilisés sont des réseaux de neurones à convolution (CNN). 5\n<CLM>\1\tProcédé de détection et de localisation automatique d'objets dans une vidéo, chaque objet appartenant à une classe d'objets (j) parmi un ensemble (J) de classes, procédé dans lequel : - on utilise les descripteurs de classe (zef) appris lors du procédé d'apprentissage de descripteurs de classe selon l'une quelconque des revendications 10 précédentes, pour apprendre une fonction (f iiio e1', ) de calcul de descripteurs prenant en entrée au moins la vidéo de test, et - on obtient des scores de détection et de localisation dans la vidéo de test pour chaque classe d'objets (j).\n<CLM>\1\tProcédé d'apprentissage de descripteurs pour la détection et la localisation 15 automatique d'objets dans une vidéo, utilisant des vidéos de référence et au moins un réseau de neurones, procédé dans lequel : - une base d'apprentissage est constituée en détectant des objets dans chaque trame des vidéos de référence, et en enregistrant chaque trame annotée ((xt, yt)i\n<CLM>\1\tDispositif (1) pour l'apprentissage de descripteurs de classe pour la 25 détection et la localisation automatique d'objets dans une vidéo, chaque objet appartenant à une classe d'objets (j) parmi un ensemble (J) de classes, le dispositif (1) utilisant : - une base d'apprentissage, constituée à partir de vidéos de référence et contenant des trames annotées ((xt, yt)i\n<CLM>\1\tProduit programme d'ordinateur pour la mise en oeuvre du procédé d'apprentissage de descripteurs de classe pour la détection et la localisation automatique d'objets dans une vidéo tel que défini aux revendications 1 à 13, chaque objet appartenant 15 à une classe d'objets (j) parmi un ensemble (J) de classes, le procédé utilisant : - une base d'apprentissage, constituée à partir de vidéos de référence et contenant des trames annotées ((xt, yt)i