公开(公告)号：CN108073981B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN201710970971.2

申请日：2017-10-18

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 孙辰雨 ,  孙昌用 ,  崔昌圭 ,  韩在濬

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 公开处理卷积神经网络(CNN)的方法和设备。所述设备可基于卷积层的内核的特性和卷积层的输入的特性中的至少一个，从重复使用内核的第一操作模式和重复使用输入的第二操作模式选择一个操作模式，并且基于所选择的操作模式执行卷积操作。

公开(公告)号：CN113206929A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202010863619.0

申请日：2020-08-25

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 郑相一 ,  孙昌用 ,  孙辰雨 ,  柳在炯 ,  崔彰仁 ,  韩在濬

IPC: H04N5/225 ,  H04N5/232 ,  H04N5/14 ,  H04N5/217 ,  H04N9/04

Abstract: 公开了图像数据处理方法和传感器装置。所述传感器装置包括：图像传感器，被配置为获取图像数据；图像缓冲器，被配置为存储图像数据；以及图像处理器，被配置为：通过将与图像缓冲器的存储模式对应的滤波器应用于存储在图像缓冲器中的图像数据来生成经图像处理的数据。

公开(公告)号：CN110163240A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910113798.3

申请日：2019-02-14

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 孙昌用 ,  孙辰雨 ,  郑相一 ,  崔昌圭 ,  韩在濬

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 公开了对象识别方法及设备，所述对象识别方法包括：通过执行神经网络的当前层的输入图与当前层的权重内核之间的卷积运算，生成当前层的输出图；基于神经网络中正在处理的激活数据的至少一部分的分布，确定当前层的输出图的轻量级格式；基于确定的轻量级格式，将与当前层的输出图对应的激活数据轻量化为具有低位宽。

公开(公告)号：CN108229655B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN201711365593.1

申请日：2017-12-18

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 孙昌用 ,  孙辰雨 ,  崔昌圭 ,  韩在濬

IPC: G06N3/0464

Abstract: 提供一种卷积神经网络(CNN)处理方法和设备。一种卷积神经网络(CNN)处理方法包括：基于使用高速卷积网络在输入与内核之间执行高速卷积操作的结果，在精确卷积网络中选择生存网络；使用生存网络，在所述输入与所述内核之间执行精确卷积操作。

公开(公告)号：CN112396085A

公开(公告)日：2021-02-23

申请号：CN202010534666.0

申请日：2020-06-12

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 孙辰雨 ,  孙昌用 ,  柳在炯 ,  李曙炯 ,  郑相一 ,  崔彰仁 ,  韩在浚

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 提供一种识别图像的方法和设备。所述方法包括：获得输入图像；基于输入图像计算神经网络的输入特征图；针对神经网络内的至少一个层的每个层，获得所述层的输入特征图的多个输入平面之中的与第一输入通道对应的第一输入平面；接收所述层的权重核的多个权重平面之中的与第一输入通道对应的第一权重平面；通过累积第一输入平面中的第一输入元素的至少一部分与第一权重平面中的第一权重元素的至少一部分之间的乘法运算的乘法结果来生成第一累积数据；以及基于第一累积数据生成所述层的输出特征图的多个输出平面之中的与第一输出通道对应的第一输出平面；以及基于输出特征图，输出图像识别结果。

公开(公告)号：CN108664879A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810209155.4

申请日：2018-03-14

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 韩承周 ,  金德相 ,  高民守 ,  孙辰雨 ,  孙昌用 ,  崔昌圭 ,  韩在濬

IPC: G06K9/00 ,  G06F21/32 ,  G06Q20/40

CPC classification number: G06K9/00288 ,  G06F21/32 ,  G06K9/00228 ,  G06K9/00268 ,  G06K9/00281 ,  G06K9/22 ,  G06K9/3233 ,  G06K9/6202 ,  G06K9/6215 ,  G06K9/6256 ,  G06K9/629 ,  G06K9/6292 ,  G06N3/08 ,  G06Q20/40145 ,  G06K9/00255

Abstract: 公开一种脸部验证方法和设备。所述脸部验证方法包括：从多个验证模式之中，选择将针对脸部的验证应用的当前验证模式；基于选择的当前验证模式，从多个识别器之中，确定一个或多个识别器；使用确定的一个或多个识别器中的至少一个识别器从脸部的信息提取特征信息；基于提取的特征信息指示验证是否成功。

公开(公告)号：CN110163899B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN201910080037.2

申请日：2019-01-28

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 朴成彦 ,  金智慧 ,  韩在濬 ,  高民守 ,  韩承周 ,  孙辰雨 ,  孙昌用

IPC: G06T7/33

Abstract: 提供一种图像匹配方法和图像匹配装置。一种图像匹配方法，包括：从对象的第一图像，提取包括对象的标志点的标志块；从对象的第二图像，提取与所述标志块对应的目标块；基于所述标志块与所述目标块之间的匹配，确定第二图像中的与所述标志点对应的目标点。

公开(公告)号：CN111340177B

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN201910778533.5

申请日：2019-08-22

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 李曙炯 ,  郭荣竣 ,  孙辰雨 ,  孙昌用 ,  郑相一 ,  崔昌圭 ,  韩在濬

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/063 ,  G06N3/084

Abstract: 公开基于嵌套位表示的神经网络处理方法和设备。所述方法包括：确定神经网络的第一层的位宽；通过从与神经网络的第一层对应的源模型的第一层的第一权重中的每个提取与确定的位宽对应的至少一个位，获得神经网络的第一层的第二权重；以及通过基于获得的第二权重执行神经网络的第一层来处理神经网络的第一层的输入数据。

公开(公告)号：CN107665364B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN201710629393.6

申请日：2017-07-28

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 孙昌用 ,  孙辰雨 ,  俞炳仁 ,  崔昌圭 ,  韩在濬

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/063 ,  G06N3/084

Abstract: 一种神经网络方法和设备。所述神经网络设备包括：处理器，被配置为：通过应用神经网络的相邻层中的相邻节点之间的用于解释应用于神经网络的输入数据的轻量化的加权连接，产生神经网络，其中，神经网络具有包括多个节点的多个层，其中，所述多个层中的至少一个层的轻量化的加权连接包括针对绝对值小于非零值的绝对值的各个非零值具有等于零的值的加权连接。轻量化加权连接还包括具有绝对值不大于另一非零值的绝对值的值的加权连接，轻量化的加权连接是绝对最大值大于所述另一非零值的绝对值的训练的神经网络的训练的最终加权连接的轻量化的加权连接。

公开(公告)号：CN113055546A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202010939249.4

申请日：2020-09-09

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 郑相一 ,  李曈昱 ,  孙辰雨 ,  孙昌用 ,  柳在炯 ,  李曙炯 ,  崔彰仁 ,  韩在濬

IPC: H04N1/405 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 提供了处理图像的系统和方法。一种系统包括：图像传感器，被配置为获取图像；图像处理器，被配置为基于获取的图像使用训练的量化滤波器来生成量化图像；和输出接口，被配置为输出量化图像。