Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes unter Verwendung von Trainingsdaten, welche erste Bilddaten eines ersten Bildes zweite Bilddaten eines zweiten Bildes einer Infrastruktur umfassen, wobei das erste Bild ein erstes Merkmal und wobei das zweite Bild ein dem ersten Bild entsprechendes zweites Merkmal umfassen, wobei die Trainingsdaten eine relative Soll-Translation und eine relative Soll-Rotation zwischen dem ersten Merkmal und dem zweiten Merkmal umfassen, wobei das Trainieren umfasst: Extrahieren des ersten Merkmals aus dem ersten Bild und des zweiten Merkmals aus dem zweiten Bild mittels des künstlichen neuronalen Netzes, wobei das extrahierte erste Merkmal durch erste Merkmalsdaten aufweisend eine erste Datenmenge repräsentiert wird, wobei das extrahierte zweite Merkmal durch zweite Merkmalsdaten aufweisend eine zweite Datenmenge repräsentiert wird, Ermitteln einer relativen Translation und einer relativen Rotation zwischen dem extrahierten ersten Merkmal und dem extrahierten zweiten Merkmal mittels des künstlichen neuronalen Netzes, wobei das künstliche neuronale Netz solange trainiert wird, bis eine von der Pose des Merkmals und von der ersten und/oder zweiten Datenmenge abhängigen Verlustfunktion ein Minimum aufweist oder kleiner oder kleiner-gleich einem vorgegebenen Verlustfunktionsschwellwert ist. Die Erfindung betrifft ein künstliches neuronales Netz, ein Verfahren zum Extrahieren eines Merkmals aus einem Bild einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs, eine Vorrichtung, ein Computerprogramm und ein maschinenlesbares Speichermedium.

    The invention relates to a method for training an artificial neural network by using training data that comprise first image data of a first image and second image data of a second image of an infrastructure, wherein the first image comprises a first feature and wherein the second image comprises a second feature corresponding to the first image, wherein the training data comprise a relative desired translation and a relative desired rotation between the first feature and the second feature, the training comprising: extracting the first feature from the first image and the second feature from the second image by means of the artificial neural network, wherein the extracted first feature is represented by first feature data having a first volume of data, wherein the extracted second feature is represented by second feature data having a second volume of data, ascertaining a relative translation and a relative rotation between the extracted first feature and the extracted second feature by means of the artificial neural network, wherein the artificial neural network is trained until a loss function that is dependent on the pose of the feature and on the first and/or second volume of data is at a minimum or is less than or less than or equal to a predefined loss function threshold value. The invention relates to an artificial neural network, a method for extracting a feature from an image of surroundings of a motor vehicle, a device, a computer program and a machine-readable storage medium.

    L'invention concerne un procédé pour entraîner un réseau de neurones artificiels au moyen de données d'entraînement comprenant des premières données image d'une première image et des deuxièmes données image d'une deuxième image d'une infrastructure, la première image comportant une première caractéristique et la deuxième image comportant une deuxième caractéristique correspondant à la première image, les données d'entraînement comprenant une translation théorique relative et une rotation théorique relative entre la première caractéristique et la deuxième caractéristique. L'entraînement consiste : à extraire la première caractéristique de la première image et la deuxième caractéristique de la deuxième image au moyen du réseau de neurones artificiels, la première caractéristique extraite étant représentée par de premières données de caractéristique comprenant une première quantité de données, la deuxième caractéristique extraite étant représentée par de deuxièmes données de caractéristique comprenant une deuxième quantité de données ; à déterminer une translation relative et une rotation relative entre la première caractéristique extraite et la deuxième caractéristique extraite au moyen du réseau de neurones artificiels, ce réseau de neurones artificiels étant entraîné jusqu'à ce qu'une fonction de perte, qui dépend de la pose de la caractéristique et de la première et/ou deuxième quantité de données, soit égale à un minimum ou soit inférieure ou bien égale ou inférieure à une valeur seuil de fonction de perte prédéfinie. L'invention concerne un réseau de neurones artificiels, un procédé pour extraire une caractéristique d'une image d'un environnement d'un véhicule automobile, un dispositif, un programme informatique et un support d'enregistrement lisible par machine.


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    Title :

    VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZES


    Additional title:

    METHOD FOR TRAINING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
    PROCÉDÉ POUR ENTRAÎNER UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIELS


    Contributors:

    Publication date :

    2021-11-11


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    German


    Classification :

    IPC:    G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion



    VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZES EINES FAHRERMODELLS

    LAUBIS KEVIN / WU QIANLIN | European Patent Office | 2023

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