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    • 84. 发明申请
    • PROCEDE D'APPRENTISSAGE DE DESCRIPTEURS POUR LA DETECTION ET LA LOCALISATION D'OBJETS DANS UNE VIDEO
    • WO2018228955A1
    • 2018-12-20
    • PCT/EP2018/065241
    • 2018-06-08
    • INSTITUT MINES-TELECOM
    • JAKUBOWICZ, Jérémie
    • G06K9/00
    • La présente invention concerne un 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 parmi un ensemble de classes, le procédé utilisant : - une base d'apprentissage, constituée à partir de vidéos de référence et contenant des trames annotées comportant chacune un ou plusieurs labels identifiant chaque objet détecté dans les trames, - des descripteurs associés à ces labels et appris au préalable par un réseau de neurones de prétraitement à partir des trames annotées de la base d'apprentissage, - une architecture de réseaux de neurones définis par des paramètres centralisés sur une pluralité de serveurs de paramètres, et - une pluralité d'entités de calcul travaillant en parallèle, procédé dans lequel, pour chaque classe d'objets, un des réseaux de neurones de l'architecture est entraîné en utilisant comme données d'entrée les descripteurs et les labels pour définir des descripteurs de classe, chaque entité de calcul utilisant, pour le calcul des descripteurs de classe, une version des paramètres du serveur de paramètres dont l'entité dépend, et renvoyant à ce serveur de paramètres les paramètres mis à jour à la fin de son calcul, et les serveurs de paramètres échangeant entre eux les paramètres de chaque entité de calcul pour l'entrainement des réseaux de neurones pour chaque descripteur de classe.
    • 87. 发明申请
    • SEQUENTIAL DECODING WITH STACK REORDERING
    • 顺序解码与堆栈重写
    • WO2016198410A1
    • 2016-12-15
    • PCT/EP2016/062915
    • 2016-06-07
    • INSTITUT MINES-TELECOM
    • MEJRI, AsmaREKAYA BEN-OTHMAN, Ghaya
    • H04L25/03
    • H04L25/03197H04L25/03203H04L25/0321H04L25/03242H04L25/03891H04L2025/03426
    • There is provided a decoder (310) for sequentially decoding a data signal received through a transmission channel in a communication system, the received data signal carrying transmitted symbols, the decoder comprising a symbol estimation unit (311) configured to determine estimated symbols representative of the transmitted symbols carried by the received signal from information stored in a stack, the stack being filled by iteratively expanding child nodes of a selected node of a decoding tree comprising a plurality of nodes, each node of the decoding tree corresponding to a candidate component of a symbol of the received data signal and each node being associated with a predetermined metric, the stack being filled at each iteration with at least some of the expanded child nodes and being ordered by increasing values of the metrics associated with the nodes, the selected node for each iteration corresponding to the node having the lowest metric in the stack. The decoder further comprises a stack reordering activation monitoring unit (313) configured to monitor at least one stack reordering activation condition and, in response to a stack reordering activation condition being verified, to cause the symbol estimation unit to : - reduce the metric associated with each node stored in the stack by a quantity, - reorder the stack by increasing value of the reduced metric, and - remove a set of nodes from the reordered stack so as to maintain a number N of nodes in the reordered stack, the maintained nodes corresponding to the N nodes having the lowest metrics in the reordered stack.
    • 提供了一种解码器(310),用于对通信系统中通过传输信道接收的数据信号进行顺序解码,所接收的数据信号承载传输的符号,解码器包括符号估计单元(311),其被配置为确定代表 由存储在堆栈中的信息由接收到的信号承载的发送符号,通过迭代地扩展包括多个节点的解码树的选定节点的子节点填充堆栈,解码树的每个节点对应于 所接收的数据信号的符号和每个节点与预定度量相关联,所述堆栈在每次迭代时与至少一些所述扩展的子节点进行填充,并且通过增加与所述节点相关联的度量值来排序,所选择的节点用于 每个迭代对应于堆栈中具有最低度量的节点。 解码器还包括堆栈重排序激活监视单元(313),其被配置为监视至少一个堆栈重排序激活条件,并且响应于被验证的堆栈重排序激活条件,使得符号估计单元: - 减少与 每个节点通过一个数量存储在堆栈中, - 通过增加减小的度量的值来重新排序堆栈,以及 - 从重新排序的堆栈中去除一组节点,以便维持重排序堆栈中的N个节点,维护的节点 对应于重排序堆栈中具有最低度量的N个节点。
    • 89. 发明申请
    • METHOD FOR TRANSIENT CHANGE DETECTION WITH ADAPTIVE SAMPLING, AND DETECTOR IMPLEMENTING THE METHOD
    • 用自适应采样进行瞬时变化检测的方法和检测器实现方法
    • WO2016102999A1
    • 2016-06-30
    • PCT/IB2014/003138
    • 2014-12-24
    • INSTITUT MINES-TELECOMMASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY
    • CHANDAR, VenkatTCHAMKERTEN, Aslan
    • G06F17/18
    • H04L7/042G06F17/15G06F17/18H04B1/70752H04L43/024
    • The invention relates to a method of detecting transient changes in the distribution of a discrete time series, comprising the steps of: - operating in a sparse mode wherein, at sniff periods successively repeated at a first rate, at most K test phases are performed, K being an integer superior or equal to two, each test phase consisting of analyzing, by a sampling stopping time determination unit, samples of the time series captured by a sampler at sampling times according to a second rate which is higher than the first rate to provide a positive or negative result of the test phase; - if the results of K successive test phases of a sniff period are each positive, switching to operate in a dense mode wherein the sampler is operated to continuously capture samples of the time series at sampling times according to the second sampling rate; wherein a sniff period is ended as soon as the analyzing of the captured samples in a test phase of the sniff period is negative, the sampling of the time series being stopped until the next sniff period; and wherein a next test phase of a sniff period is performed only if the result of the previous test phase of the sniff period is positive, the next test phase being performed with capturing and analyzing at least as many samples as the previous test phase.
    • 本发明涉及一种检测离散时间序列分布的瞬态变化的方法,包括以下步骤: - 以稀疏模式操作,其中,在以第一速率连续重复的嗅探周期,执行至多K个测试阶段, K为整数以上或以上的整数,每个测试阶段由采样停止时间确定单元分析,采样器采样时间根据第一速率高于第一速率的采样时间 提供测试阶段的正或负结果; - 如果嗅探周期的K个连续测试阶段的结果均为正,则以密集模式操作,其中操作采样器以根据第二采样率在采样时间连续捕获时间序列的采样; 其中一旦在所述嗅觉期间的测试阶段中所捕获的样本的分析为负,则所述时间序列的采样被停止直到下一个嗅探周期; 并且其中仅当嗅探周期的先前测试阶段的结果为正时才执行嗅探周期的下一个测试阶段,则通过捕获和分析至少与先前测试阶段相同的样本来执行下一测试阶段。