INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Nous utiliserons de plus par convention le terme de direction longitudinale pour toute direction alignée avec la longueur du bracelet agencé sur le poignet, y compris pour le fermoir du bracelet. La direction transversale sera la direction perpendiculaire à la direction longitudinale, dans le plan du bracelet ou du fermoir. La direction verticale sera perpendiculaire aux deux précédentes, orientées de la partie inférieure vers la partie supérieure du bracelet ou du fermoir.
Un mode de réalisation particulier d'un fermoir à boucle déployante va maintenant être décrit de manière détaillée à titre non limitatif.
Comme représenté sur les figures 1 à 6, le fermoir 1 à boucle déployante selon le mode de réalisation présente une structure symétrique autour d’un plan médian transversal vertical. Ainsi, les mêmes références seront utilisées pour désigner les composants symétriquement agencés. Naturellement, l’invention serait applicable à un fermoir asymétrique, ou comprenant une structure se limitant exclusivement à un seul desdits deux côtés.
Le fermoir 1 est apte à occuper une position fermée, représentée par les figures 3, 5 et 6, adaptée pour le maintien d’un bracelet autour du poignet de son porteur, et une position ouverte, représentée par les figures 1, 2 et 4, adaptée pour le retrait du bracelet de la main de son porteur.
Un tel fermoir 1 comporte une lame centrale 10, sur laquelle sont agencées de manière mobile en pivotement deux lames intermédiaires 20, respectivement au niveau des deux extrémités 11 de la lame centrale 10. Plus précisément, une première extrémité 21 de chaque lame intermédiaire 20 est agencée mobile en rotation au niveau d’une extrémité 11 de la lame centrale 10, par l’intermédiaire d’un axe transversal, non représenté.
La lame centrale 10 comprend de plus une portion en retrait 15 dans sa surface supérieure, dans sa partie centrale selon le mode de réalisation, destinée à la réception d’une partie transversale 23 agencée au niveau des deuxièmes extrémités 24 de chaque lame intermédiaire 20 en position fermée du fermoir, comme cela sera détaillé par la suite.
Selon le mode de réalisation, la portion en retrait 15 de la lame centrale est équipée d’un dispositif de maintien élastique des lames intermédiaires 20 en position fermée du fermoir, de sorte que cette position est stable. Le fermoir ne peut pas s’ouvrir de manière intempestive.
Les lames intermédiaires 20 présentent une forme en U, comprenant deux branches parallèles 22, reliées par la branche transversale 23 au niveau de leur deuxième extrémité 24, opposée à leur première extrémité 21 reliée à la lame centrale 10. Cette construction est telle que les deux branches parallèles 22 viennent se positionner selon une direction sensiblement longitudinale, de part et d’autre de la lame centrale 10 en considérant la direction transversale, en position fermée du fermoir. Dans cette position fermée, la branche transversale 23 d’une lame intermédiaire 20 vient se loger dans la portion en retrait 15 de la lame centrale 10. Pour cela, elle présente une épaisseur réduite, de sorte à pouvoir se loger dans le logement formé par la portion en retrait 15, sans induire une surépaisseur du fermoir. Autrement dit, l’épaisseur de la branche transversale 23, ajoutée à l’épaisseur de la lame centrale 10 au niveau de sa portion en retrait, est sensiblement égale à l’épaisseur de la lame centrale 10 en dehors de la portion en retrait 15, et sensiblement égale à l’épaisseur des branches parallèles 22 des lames intermédiaires 20.
Le fermoir 1 comprend de plus des lames d’extrémité 30, comprenant deux branches parallèles 32, comprenant une première extrémité 31 montée mobile en rotation au niveau de la deuxième extrémité 24 d’une lame intermédiaire 20, par l’intermédiaire d’un axe transversal, non représenté. Ces lames d’extrémité 30 comprennent de plus un moyen de réception de l’extrémité d’un brin de bracelet 2 au niveau de leurs deuxièmes extrémités 34 respectives. Avantageusement, un brin de bracelet 2 est monté mobile en pivotement relativement à une lame d’extrémité 30, au niveau de cette deuxième extrémité 34. Ce montage peut être amovible. Toute solution mécanique connue peut être implémentée pour la fixation du brin de bracelet 2.
Cette construction est telle que les deux branches parallèles 32 d’une lame d’extrémité 30 viennent se positionner selon une direction sensiblement longitudinale, de part et d’autre des branches parallèles 22 d’une lame intermédiaire 20, en considérant la direction transversale, en position fermée du fermoir.
L’invention présente l’avantage de permettre une forte réduction de l’encombrement du fermoir en position fermée, comme cela apparaît sur la . En effet, selon le mode de réalisation, les trois lames 10, 20, 30 du fermoir viennent s’emboîter les unes dans les autres dans la direction transversale. Elles ne se superposent pas dans la direction verticale, à l’exception de la branche transversale 23 de la lame intermédiaire 20, de faible épaisseur, qui vient se loger dans une portion en retrait 15 de la lame centrale. Par cette construction, cette superposition n’entraîne pas de surépaisseur, comme précisé précédemment. Ainsi, en position fermée du fermoir, les lames 10, 20, 30 ne génèrent pas de surépaisseur du fermoir 1, contrairement à ce qui est obtenu avec une construction classique comprenant une superposition verticale d’au moins deux lames, voire du bracelet ou d’un couvercle de fermoir. L’épaisseur totale maximale du fermoir en position fermée correspond ainsi à l’épaisseur maximale de la lame la plus épaisse du fermoir. La position fermée du fermoir n’augmente pas son épaisseur par rapport à sa position complètement déployée.
D’autre part, de manière optimisée, la longueur de la lame intermédiaire 20 et de la lame d’extrémité 30 est choisie de manière à correspondre à la moitié de la longueur de la lame centrale 10. De plus, les largeurs de ces trois lames, mesurées dans la direction transversale, sont telles que la largeur totale du fermoir correspond à la largeur du brin de bracelet 2. Enfin, l’épaisseur de chaque lame 10, 20, 30, mesurée selon la direction verticale, est minimisée.
Selon le mode de réalisation, les largeurs des lames du fermoir sont telles qu’elles s’emboîtent dans la direction transversale, à moindre jeu, c’est à dire sans laisser d’espace visible entre elles, en position fermée du fermoir. De plus, les épaisseurs entre les lames sont aussi du même ordre de grandeur. Elles présentent en effet une épaisseur maximale ou une épaisseur moyenne sensiblement égales. Il est ainsi possible de former une surface supérieure du fermoir, en position fermée, qui est continue. Avantageusement, cette surface est courbée, pour épouser la forme du poignet.
De plus, cette surface supérieure du fermoir en position fermée vient de préférence dans la continuité de la surface supérieure du brin de bracelet 2 relié au fermoir. Dans cette position fermée, les extrémités 11 de la lame centrale 10, la première extrémité 21 de la lame intermédiaire 20, et la deuxième extrémité 34 de la lame d’extrémité 30 viennent se positionnées de manière alignée selon la direction transversale. Ces extrémités viennent ainsi au contact du brin de bracelet 2 fixé à la lame d’extrémité 30. Cette géométrie permet au fermoir de donner l’impression qu’il est une partie du bracelet, et non un fermoir distinct. En effet, sa surface supérieure forme une surface globale continue, et l’épaisseur reste de même sensiblement constante, et/ou continue. La solution permet ainsi non seulement de minimiser l’encombrement du fermoir mais aussi d’atteindre un résultat esthétique unique particulièrement intéressant. Pour appuyer cet effet, il est possible de choisir le même matériau, voire des matériaux semblables, entre le fermoir et le brin de bracelet.
La est une illustration simplifiée de la structure de CNN à deux étages 100 en conformité avec un mode de réalisation. La structure de CNN 100 montre l’étage 1 (102) et l’étage 2 (104). L’étage 1 est alimenté par une Dorsale 106 et comprend quatre blocs (Bloc 1 (108A), Bloc 2 (108B), Bloc 3 (108C) et Bloc 4 (108D). L’étage 2 reçoit une sortie du Bloc 1. La structure de CNN 100 utilise une couche d’alignement 110 de région d’intérêt (RoI) pour extraire des caractéristiques avec la sortie de l’étage 1 de façon à affiner les caractéristiques pour une prédiction en 112. La structure de CNN 100 représente également des sorties du réseau avec des cartes thermiques. En conformité avec le mode de réalisation, l’entropie croisée sigmoïde à l’échelle des pixels et la perte L2 normale sont utilisées (pendant l’entraînement de modèle) comme suggéré dans les références.
En conformité avec le mode de réalisation, les couches (par exemple de Dorsale, les blocs 1 à 4 et l’unique bloc de l’étage 2) sont des couches résiduelles inversées. Avec les exceptions suivantes, les couches utilisent un pas = 1 et gardent le même nombre de canaux au sein d’un bloc : i) les couches de Dorsale (106) sont convolutives avec s=2 dans la première couche et c=16 dans la seconde couche ; ii) la première couche du Bloc 1 (108A) a s=2 et c=24 ; la première couche du Bloc 2 (108B) a s=2 et c=32 ; la première couche du Bloc 3 (108C) a s=2 et c=64 ; la première couche du Bloc 4 (108D) a s=1 et c=96 ; la première couche de l’étage 2 (104) a s=1 et c=32 (où c désigne les canaux et s désigne le pas).
Espace de recherche En conformité avec un mode de réalisation, un modèle déployé selon la structure de CNN 100 utilise une partie de MobileNetV2 (Sandler et al. 2019) en tant que premier étage. Ce modèle déployé est dénommé modèle de base dans les sections qui suivent. Un objectif est de compresser la taille de modèle de ce modèle de base par recherche sur des structures similaires. Par conséquent, des couches résiduelles inversées ont été utilisées en tant que composante fondamentale du modèle comme décrit en référence à la .
En conformité avec des modes de réalisation, une profondeur de couche par bloc peut être choisie à partir de [2, 3, 4], le taux d’extension de couches à partir de [3, 5, 6], la taille de noyau à partir de [3, 5], et le rapport de canaux à l’échelle du bloc à partir de [0,7, 0,8, 0,9, 1,0]. Ce rapport de canaux, multiplié par les nombres de canaux de base, peut ajouter davantage de variations à l’espace de recherche. Au total, un espace de recherche contient (((2 × 3)² + (2 × 3) 3 + (2 × 3) 4 ) × 4) 5 ≈ 9 ×10 18 sous-modèles différents.
Le sous-modèle le plus grand, obtenu par choix de l’option la plus grande à partir de chaque dimension de recherche, est le super-modèle. Chaque modèle échantillonné à partir de cet espace de recherche, comportant le modèle de base, peut être considéré comme un sous-ensemble du super-modèle.
NAS ponctuelle avec entraînement d’extension/rétrécissement
Grâce au choix du maximum de chaque dimension de recherche (décrit dans la section précédente), en conformité avec un mode de réalisation, le super-modèle a 1,14 M paramètres. Selon l’approche de NAS ponctuelle d’entraînement, le super-modèle est entraîné une seule fois (par exemple le super-modèle n’est pas entraîné à nouveau pendant une phase de recherche), et ses poids pré-entraînés sont fournis à l’ensemble des modèles échantillonnés au lieu de leur entraînement à partir de zéro. Des modèles échantillonnés font ici référence aux sous-modèles générés pendant la phase d’entraînement initiale qui sont échantillonnés pendant la phase de recherche en conformité avec le super-modèle.
Par conséquent, bien que le super-modèle nécessite un temps plus long pour s’entraîner (par exemple en comparaison avec un modèle de structure similaire dans des approches plus typiques d’entraînement), une fois achevé, le temps de recherche pour chaque modèle échantillonné sera O(1) au lieu de O(N).
L’entraînement du super-modèle dans son ensemble est une approche naïve. Elle est simple, mais les poids partagés ne sont pas optimisés pour des sous-modèles différents, et sont donc peu prometteurs (évoqués ci-après en rapport avec la ). Les poids sont entraînés intégralement pour permettre au super-modèle de fonctionner de manière globale. Afin d’optimiser la totalité des sous-réseaux simultanément, un procédé à partir du Un pour tous (OFA, (Cai et al. 2020)) est adapté, et une nouvelle stratégie d’entraînement d’extension et de rétrécissement (EST) est proposée, en conformité avec un mode de réalisation. Si OFA et EST (tels que présentés ici) fonctionnent pour résoudre un même problème, à savoir faire fonctionner les poids dans le super-modèle lorsqu’ils ne sont que partiellement activés, EST montre des résultats améliorés, comme démontré.
L’exemple suivant illustre le problème de manière générale et simplifiée. Soit un super-modèle avec des couches A, B et C. On souhaite faire fonctionner non seulement le super-modèle dans son ensemble (c’est-à-dire ABC), mais également les sous-modèles AB, BC (partiellement). Chacun de OFA et de EST active des sous-réseaux aléatoires dans chaque itération d’entraînement afin d’entraîner des poids partiels intégralement. Chacun cible la façon d’entraîner le partage de poids efficacement entre les sous-modèles, mais à l’aide d’approches différentes. En référence à l’exemple de super-modèle de couches ABC à nouveau : l’entraînement typique entraîne ABC de façon intégrale, ce qui signifie que l’ensemble des paramètres de ABC se mettent à jour en même temps, et à une même direction qui est basée sur la sortie de A->B->C-. De ce fait, l’entraînement de poids partiels intégralement signifie, pour un sous-modèle défini uniquement par les couches AB dans le super-modèle, que ces couches peuvent être considérées comme un modèle indépendant à entraîner. Par conséquent, lors de l’entraînement de ce sous-modèle, seuls les poids AB sont mis à jour, et la direction de mise à jour est basée sur la sortie de A->B-. Les poids de C sont toujours présents (par exemple dans le super-modèle), mais sont ignorés (ils ne sont pas activés) et la cible d’entraînement est limitée uniquement à A et B. Une approche similaire est adoptée pour le sous-modèle BC, où seules ces couches sont entraînées intégralement, la couche A étant ignorée.
Les approches selon OFA et EST sont différentes dans les détails de résolution du problème précité. Les figures 2A, 2B, 2C et 2D sont des schémas fonctionnels qui réalisent une comparaison entre OFA et EST comme suit : la montre des opérations d’entraînement de noyau par OFA 200, en conformité avec un exemple. Des opérations 200 montrent d’abord l’entraînement 202A d’un noyau 5 x 5, puis l’application d’une transformation linéaire à son centre 3 x 3 pour fonctionner comme un noyau 3 x 3 202B. La montre des opérations d’entraînement de noyau par EST 202, en conformité avec un exemple : les opérations 202 sont l’inverse des opérations 200 : en 202A, des opérations entraînent d’abord un noyau 3 x 3, puis le considèrent comme le centre d’un noyau 5 x 5 à entraîner (202B). La montre des opérations d’entraînement de profondeur par OFA 204, en conformité avec un exemple. Les opérations 204 entraînent d’abord l’ensemble des couches (204A), puis réduisent progressivement (204B, 204C) l’option de couche minimale pour permettre davantage de choix pour des modèles plus petits ; la montre des opérations d’entraînement de profondeur par EST 206, en conformité avec un exemple. Les opérations 206 s’entraînent d’abord avec des couches moins nombreuses (206A), puis ajoutent graduellement des options de couche plus grandes (206B) dans l’espace de recherche ; et la montre des opérations de sélection de rapports d’extension et de canaux EST 208, en conformité avec un exemple : selon OFA, lorsque le rapport d’extension est fixé et qu’un choix doit être fait parmi C canaux, alors le canal C supérieur le plus important (somme de norme L1 de poids à l’échelle du canal) sera sélectionné. EST suit ce procédé pour les rapports d’extension (208A, 208B), et l’applique en outre au rapport de canaux à l’échelle du bloc (208C).
Pour résumer, OFA a tendance à entraîner des poids de couches les plus grandes en premier, puis à partager les poids pour entraîner de petites couches progressivement. A l’inverse, EST rétrécit la taille de couche graduellement pour des rapports d’extension et des rapports de canaux, mais étend les options de recherche pour la profondeur et la taille de noyau. (Les avantages de EST par rapport à OFA sont montrés en référence aux graphiques 500 et 502 des figures 5A et 5B et décrits ci-dessous).
Le tableau 1 montre les cinq phases de EST, en conformité avec un mode de réalisation. Les dimensions de recherche comportent la profondeur (D), le noyau (K), le rapport de canaux (C), et le rapport d’extension (E). Chacune de ces dimensions étend ou rétrécit son champ de recherche en conséquence à l’une des cinq phases. L’ordre d’entraînement représenté a démontré de meilleurs résultats qu’un ordre différent.
EST commence avec une petite profondeur et une petite taille de noyau, et de grands rapports de canaux et d’extension. Ensuite, EST étend graduellement la profondeur et le noyau au maximum. Aux phases de fin, EST rétrécit progressivement les rapports de canaux et d’extension à un minimum. On remarque que, pendant les phases d’extension et de rétrécissement, les options de recherche des phases précédentes sont maintenues (par exemple l’extension de l’espace de recherche de sous-modèles pour une utilisation lors d’une recherche ultérieure). Par conséquent, l’espace de recherche activée (de sous-modèles) s’agrandit étape par étape à mesure que les sous-modèles sont ajoutés selon des opérations EST, et des sous-modèles plus grands et plus petits créés à l’aide des opérations EST ont des chances d’être entraînés ensemble. Un exemple supplémentaire est utile. Dans cet exemple, on a un super-modèle avec quatre couches ABCD et à des fins de simplicité, l’espace de recherche n’a qu’une option de recherche, qui est le nombre de couches. Lorsqu’il n’existe qu’une option pour les nombres de couches à choisir, par exemple « 4 », le sous-modèle aura exactement 4 couches, ce qui est le super-modèle lui-même avec ABCD ; lorsque l’espace de recherche est agrandi en permettant « 2, 3, 4 » couches dans les options de recherche, alors les sous-modèles pourraient être, par exemple AB (2 couches), ABC (3 couches), ABCD (4 couches), etc. Ainsi, si l’on permet davantage d’options de recherche (« 2,3,4 » contre « 4 »), les chances seront plus élevées (plus nombreuses) que des modèles plus grands (par exemple ABCD) puissent être entraînés avec des modèles plus petits (AB, ABC).
1 2 3 4 5 Base Extension de profondeur Extension de noyau Rétrécissement de canal Rétrécissement d’extension D 2,3 2,3,4 2,3,4 2,3,4 2,3,4 K 3 3 3,5 3,5 3,5 C 1 1 1 0,7 1,0 0,7 1,0 E 6 6 6 6 3,5,6
Tableau 1 : Cinq phases d’entraînement d’extension et de rétrécissement.
La montre des composants d’un écosystème qui utilise le distributeur de cosmétique pour fabriquer des doses personnalisées pour un utilisateur.
La montre un écosystème dont l’objectif est de proposer à un utilisateur une couleur de rouge à lèvres tendance.
[Fig. 18A] La [Fig. 18A] montre un exemple de flux d’opérations dans l’écosystème pour distribuer une teinte de rouge à lèvres personnalisée du point de vue de l’appli.
[Fig. 18B] La [Fig. 18B] montre un organigramme supplémentaire sur la façon dont les algorithmes de l’appli pour téléphone intelligent dans l’écosystème de rouge à lèvres peuvent permettre à un utilisateur de visualiser une teinte de rouge à lèvres sur l’autoportrait de l’utilisateur.
[Fig. 18C] La [Fig. 18C] illustre en outre comment l’ensemble spécifique de cartouches peut donner lieu à différents univers de teintes à présenter à l’utilisateur.
[Fig. 18D] La [Fig. 18D] montre comment un mode "correspondre à mon style" peut fonctionner sur l’appli dans l’écosystème de rouge à lèvres.
[Fig. 18E] La [Fig. 18E] montre des détails sur la façon de fonctionner du moteur de recommandation de rouge à lèvres basé sur l’autoportrait de la tenue de l’utilisateur.
La montre un écosystème dont l’objectif est de proposer à l’utilisateur une formulation de soin de la peau qui soit la plus efficace pour l’utilisateur.
[Fig. 20A] La [Fig. 20A] montre un exemple de flux d’opérations dans l’écosystème pour la distribution d’une formulation de soin de la peau personnalisée du point de vue de l’appli.
La montre un éco-système utilisé pour distribuer un fond de teint personnalisé à un utilisateur.
[Fig. 22A] La [Fig. 22A] montre un exemple de flux d’opérations dans l’écosystème pour distribuer un fond de teint personnalisé du point de vue de l’appli.
[Fig. 22B] La [Fig. 22B] fournit des détails sur un procédé permettant d’effectuer un diagnostic du teint de peau.
[Fig. 22C] [Fig. 22D] Les figures 22C et 22D montrent des détails sur la façon dont l’apprentissage profond est utilisé pour estimer un teint de peau dans une image.
La montre la structure d’une cartouche comportant une étiquette NFC.
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An object detection model according to the embodiment of the present disclosure may be trained for 100 epochs and divide an input image into S × S grids. If the center of an object falls in a grid cell, the grid cell is responsible for detecting the object. Through this machine learning, labeling may be performed in such a way that the positions of annotations are identified more correctly. Afterwards, video alignment and uploading are performed by means of a video editor.
The video editor according to the embodiment of the present disclosure presents a list of items to be annotated by automatic recognization. For example, it may present a list of tasks for interaction, including object information, parts information, marks for proceeding to a next task or returning to a previous task, parts positions, relevant videos, and caution and warning buttons.
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