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公开(公告)号：CN116363166A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211055300.0
申请日：2022-08-30
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06T7/246 , G06V10/22 , G06V10/74 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 提供了对象跟踪方法、对象跟踪设备和电子设备，其中，所述对象跟踪方法包括：基于将当前图像帧的搜索区域与对应于目标对象的模板图像进行比较，确定当前图像帧中的候选框的框信息和候选框的相似度分数；使用包括前一图像帧的干扰物信息的干扰物图，调整候选框的相似度分数；基于调整后的相似度分数，从候选框确定与目标对象对应的目标框和与目标对象的干扰物对应的干扰物框；以及根据所述干扰物框，基于当前图像帧的干扰物信息来更新所述干扰物图。
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公开(公告)号：CN119992533A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410574545.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种用于三维(3D)对象检测的方法和装置。该方法包括：接收相对于3D空间的输入图像、相对于3D空间的输入点云、以及相对于3D空间中的目标对象的输入语言；使用编码模型以生成输入图像的部分区域的候选图像特征、输入点云的点云特征、以及输入语言的语言特征；基于候选图像特征和语言特征之间的相似度的相似度分数，从候选图像特征之中选择与语言特征相对应的目标图像特征；通过基于目标图像特征和点云特征执行多模态解码模型来生成解码输出；以及通过基于解码输出执行对象检测模型来检测与目标对象相对应的3D边界框。
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公开(公告)号：CN117852601A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202211186550.8
申请日：2022-09-27
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据处理方法、电子设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标数据；基于已训练的第一模型，对目标数据进行处理，得到至少一个目标增强操作序列，目标增强操作序列中包括级联的至少两种增强操作；基于目标增强操作序列，对目标数据进行数据增强；将增强后的目标数据输入已训练的第二模型，以对增强后的目标数据进行相应的处理，得到目标数据对应的预测结果。本申请的实施可以适应测试阶段增强的需求，扩展增强操作的搜索空间和上限，搜索出更为合适的增强操作，提升预测效果。同时，由电子设备执行的上述数据处理方法可以使用人工智能模型来执行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113055546B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202010939249.4
申请日：2020-09-09
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N1/405 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
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。
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公开(公告)号：CN117011558A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202211546005.5
申请日：2022-12-02
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种用于跟踪对象的处理器实现的方法，包括：使用第一模板对第一序列组中的第一图像帧执行前向对象跟踪；确定用于第二序列组中的第二图像帧的第二模板的模板候选；使用模板候选对第一图像帧执行后向对象跟踪；使用将通过对第一图像帧执行前向对象跟踪所确定的第一跟踪结果和通过对第一图像帧执行后向对象跟踪所确定的第二跟踪结果进行比较的结果，确定模板候选的置信度；基于模板候选的置信度来确定第二模板；以及使用第二模板对第二图像帧执行前向对象跟踪。
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公开(公告)号：CN114254731A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110514752.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种用于神经网络操作的方法和设备。所述方法包括：从存储器读取帧的第一区域的第一输入行；通过对帧的第一区域的第一输入行执行神经网络层的一阶局部操作来生成第一中间操作结果，并且将生成的第一中间操作结果存储在第一行缓冲器中；从存储器读取第一区域的第二输入行；通过对第一区域的第二输入行执行神经网络层的另一一阶局部操作来生成第二中间操作结果；以及基于对第一中间操作结果和第二中间操作结果执行的二阶局部操作来生成针对第一区域的神经网络层的目标操作结果，其中，在针对第一区域的神经网络层的目标操作结果被生成之后，第一行缓冲器被重复使用以存储针对帧的另外的区域的中间操作结果。
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公开(公告)号：CN114202656A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110491880.7
申请日：2021-05-06
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种处理图像的方法和设备。所述方法包括：通过将输入图像帧的当前局部处理区域的像素数据输入到卷积神经网络(CNN)中来提取当前局部处理区域的特征，通过将提取的特征输入到递归神经网络(RNN)中，更新关于当前局部处理区域与至少一个先前局部处理区域之间的上下文的RNN的隐藏状态，以及基于更新的隐藏状态生成输入图像帧的图像处理结果。
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公开(公告)号：CN113947703A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110156681.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了通过神经网络识别图像的方法和设备。所述方法包括：获得待识别的图像作为输入图像；确定与输入图像对应的输入特征图；获得神经网络的权重模型的第一权重核和第一权重核的修剪信息；基于修剪信息，确定针对第一权重核的每个权重元素向量的输入特征图的处理范围；基于确定的处理范围执行输入特征图与第一权重核之间的卷积运算；基于卷积运算的运算结果来生成输出特征图；和基于输出特征图，输出图像识别结果。
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