WO2024170977 - PROCESSING FRAMEWORK FOR NOISY LABELS

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2024/170977
Publication Date 22.08.2024
International Application No. PCT/IB2024/050714
International Filing Date 25.01.2024
Title **
[English] PROCESSING FRAMEWORK FOR NOISY LABELS
[French] CADRE DE TRAITEMENT POUR ÉTIQUETTES BRUITÉES
Applicants **
NOKIA TECHNOLOGIES OY
Inventors
REZAIE, Sajad
BARBU, Oana-Elena
PRASAD, Athul
Priority Data
20235184   16.02.2023   FI
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 *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2293
EPO Filing, Examination, Granting11145
Japan Filing, Examination, Granting2338
South Korea Filing, Examination, Granting2320
USA Filing, Examination, Granting5340
MasterCard Visa
Total: 23,436

The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only

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Abstract[English] According to some example embodiments of the present disclosure, there is provided a solution for improving labels of training samples. In this solution, a first device receives first information from a terminal device. The first information indicates a first data processing model and a first set of parameters related to the first data processing model. The first device determines position-related data for a second data processing model. The position-related data includes position-related parameter for the second processing model and first quality data of the position-related parameter. The first device determines second quality data the position-related parameter by processing the first quality data based on the first data processing model and the first set of parameters. In this way, it is capable of training a data processing model with one or more noisy labels, thereby reducing effects of the noisy labels improving the positioning accuracy.[French] Selon certains modes de réalisation donnés à titre d'exemple de la présente invention, l'invention concerne une solution pour améliorer des étiquettes d'échantillons d'apprentissage. Dans cette solution, un premier dispositif reçoit des premières informations en provenance d'un dispositif terminal. Les premières informations indiquent un premier modèle de traitement de données et un premier ensemble de paramètres associés au premier modèle de traitement de données. Le premier dispositif détermine des données relatives à la position pour un second modèle de traitement de données. Les données relatives à la position comprennent un paramètre lié à la position pour le second modèle de traitement et des premières données de qualité du paramètre lié à la position. Le premier dispositif détermine des secondes données de qualité du paramètre lié à la position par traitement des premières données de qualité sur la base du premier modèle de traitement de données et du premier ensemble de paramètres. De cette manière, il est capable d'entraîner un modèle de traitement de données avec une ou plusieurs étiquettes bruitées, ce qui permet de réduire les effets des étiquettes bruitées améliorant la précision de positionnement.

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