WO2025132491 - COMPUTER-IMPLEMENTIERTES VERFAHREN UND SYSTEM ZUR OBJEKTDETEKTION UNTER VERWENDUNG EINES GENERATIVEN DEEP-LEARNING-MODELLS SOWIE TRAININGSVERFAHREN
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2025/132491
Publication Date
26.06.2025
International Application No.
PCT/EP2024/086976
International Filing Date
17.12.2024
Title **
[German]
COMPUTER-IMPLEMENTIERTES VERFAHREN UND SYSTEM ZUR OBJEKTDETEKTION UNTER VERWENDUNG EINES GENERATIVEN DEEP-LEARNING-MODELLS SOWIE TRAININGSVERFAHREN
[English]
COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD AND SYSTEM FOR OBJECT DETECTION USING A GENERATIVE DEEP LEARNING MODEL, AND TRAINING METHOD
[French]
PROCÉDÉ ET SYSTÈME MIS EN ŒUVRE PAR ORDINATEUR POUR LA DÉTECTION D'OBJETS À L'AIDE D'UN MODÈLE D'APPRENTISSAGE PROFOND GÉNÉRATIF, ET PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE
Applicants **
DSPACE GMBH
Inventors
BHATT, Hitarth
Priority Data
23217564.6
18.12.2023
EP
Application details
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Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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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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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2022 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8118 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2171 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2044 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 5940 |
Total:
20,295
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Abstract[German]
Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zum Bereitstellen eines generativen Deep-Learning-Modells (A) zur Objektdetektion, mit den Schritten: Bereitstellen (S1) eines auf Basis natürlichsprachlicher Daten vortrainierten generativen Deep-Learning-Modells (A), insbesondere eines vortrainierten generativen Transformer-Modells, und Nachtrainieren (S2) des generativen Deep-Learning-Modells (A) unter Verwendung eines auf Sensordaten (SD) eines Fahrzeugumfeldes basierenden Trainingsdatensatzes (TD) von Einzelbildern (10), insbesondere Zeitreihenbildern und/oder Punktwolken (12). Die Erfindung betrifft ferner ein computer-implementiertes Verfahren zur Objektdetektion unter Verwendung eines generativen Deep-Learning-Modells, ein System zum Bereitstellen eines generativen Deep-Learning-Modells zur Objektdetektion sowie ein System zur Objektdetektion unter Verwendung eines generativen Deep-Learning-Modells.[English]
The invention relates to a computer-implemented method for providing a generative deep learning model (A) for object detection, comprising the steps of: providing (S1) a generative deep learning model (A), in particular a pre-trained generative transformer model, which is pre-trained on the basis of natural language data; and retraining (S2) the generative deep learning model (A) using a training data set (TD) of individual images (10), in particular time series images and/or point clouds (12), based on sensor data (SD) of a vehicle environment. The invention further relates to a computer-implemented method for object detection using a generative deep learning model, to a system for providing a generative deep learning model for object detection, and to a system for object detection using a generative deep learning model.[French]
L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour fournir un modèle d'apprentissage profond génératif (A) pour la détection d'objet, comprenant les étapes qui consistent : à fournir (S1) un modèle d'apprentissage profond génératif (A), en particulier un modèle de transformateur génératif pré-entraîné, qui est pré-entraîné sur la base de données de langage naturel ; et à ré-entraîner (S2) le modèle d'apprentissage profond génératif (A) à l'aide d'un ensemble de données d'apprentissage (TD) d'images individuelles (10), en particulier des images de série chronologique et/ou des nuages de points (12), sur la base de données de capteur (SD) d'un environnement de véhicule. L'invention concerne en outre un procédé mis en œuvre par ordinateur pour la détection d'objet à l'aide d'un modèle d'apprentissage profond génératif, un système pour fournir un modèle d'apprentissage profond génératif pour la détection d'objet, et un système de détection d'objet à l'aide d'un modèle d'apprentissage profond génératif.