WO2023061465 - METHODS, SYSTEMS, AND MEDIA FOR COMPUTER VISION USING 2D CONVOLUTION OF 4D VIDEO DATA TENSORS
National phase entry:
Publication Number
WO/2023/061465
Publication Date
20.04.2023
International Application No.
PCT/CN2022/125299
International Filing Date
14.10.2022
Title **
[English]
METHODS, SYSTEMS, AND MEDIA FOR COMPUTER VISION USING 2D CONVOLUTION OF 4D VIDEO DATA TENSORS
[French]
PROCÉDÉS, SYSTÈMES ET SUPPORTS DE VISION ARTIFICIELLE UTILISANT UNE CONVOLUTION 2D DE TENSEURS DE DONNÉES VIDÉO 4D
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Huawei Administration Building, Bantian
Longgang District
Shenzhen, Guangdong 518129, CN
Inventors
HAJIMOLAHOSEINI, Habib
2103 Mayflower Blvd.
Oakville, Ontario L6H 4E6, CA
KUMAR, Kaushal
370 Hwy 7 E Unit #719
Richmond Hill, Ontario L4B 0C4, CA
DENG, Gordon
167 Rue Du Ralon-Laveur
Gatineau, Québec J9J 4C1, CA
Priority Data
17/502,588
15.10.2021
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
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International Searching Authority |
CNIPA
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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| Translation |
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Recalculate
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1434 | |
| EPO | Filing, Examination | 9258 | |
| Japan | Filing | 591 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 3310 |
Total: 15168 USD
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Abstract[English]
Methods, systems and media for computer vision using 2D convolution of 4D video data tensors are described. 3D convolution operations performed on 5D input tensors are simulated by performing 2D convolution of 4D tensors instead. A convolution block of a CNN performs two parallel operations: a spatial processing branch performs spatial feature extraction on a 4D tensor using 2D convolution, whereas a temporal processing branch performs temporal feature extraction on a different 4D tensor using 2D convolution. The output tensors of the spatial processing branch and the temporal processing branch are combined to generate an output tensor of the convolution block. The convolution block may include additional operations such as reshaping and/or further convolution operations to generate identically-sized output tensors for each branch, thereby eliminating the need for post- processing of the branches' output tensors prior to combining them.[French]
L'invention concerne des procédés, des systèmes et des supports de vision artificielle utilisant une convolution 2D de tenseurs de données vidéo 4D. Des opérations de convolution 3D effectuées sur des tenseurs d'entrée 5D sont simulées en réalisant à la place une convolution 2D de tenseurs 4D. Un bloc de convolution d'un CNN effectue deux opérations parallèles : une branche de traitement spatial réalise une extraction de caractéristiques spatiales sur un tenseur 4D au moyen d'une convolution 2D, tandis qu'une branche de traitement temporel effectue une extraction de caractéristiques temporelles sur un tenseur 4D différent au moyen d'une convolution 2D. Les tenseurs de sortie de la branche de traitement spatial et de la branche de traitement temporel sont combinés pour générer un tenseur de sortie du bloc de convolution. Le bloc de convolution peut comprendre des opérations supplémentaires telles qu'un remodelage et/ou d'autres opérations de convolution pour générer des tenseurs de sortie de taille identique pour chaque branche, ce qui permet d'éliminer la nécessité d'un post-traitement des tenseurs de sortie des branches avant de les combiner.