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[发明专利]编译用于机器学习模型的代码以用于在专用处理器上执行-CN202010465993.5在审
发明人： T·S·皮克;F·罗斯;J·达那尼;K·P·埃弗里;M·郑;史小瑾;H·考尔;B·M·威斯汀 -专利权人：苹果公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本公开涉及编译用于机器学习模型的代码以用于在专用处理器上执行。本文提供了一种主题技术，所述主题技术接收采用模型格式的神经网络模型，所述模型格式包括关于所述神经网络模型的一组层的信息，所述一组层中的每个层包括一组相应操作。所述主题技术根据所述神经网络模型生成神经网络(NN)代码，所述NN代码采用不同于所述模型格式的编程语言，并且所述NN代码包括针对所述神经网络模型的所述一组层中的每个相应层的相应存储器分配，其中所述生成包括至少部分地基于目标设备的资源约束来确定针对每个相应层的所述相应存储器分配。所述主题技术将所述NN代码编译为二进制格式。所述主题技术生成用于将经编译的NN代码部署在所述目标设备上的包。
编译用于机器学习模型代码专用处理器执行

[发明专利]具有多个处理任务的条件执行的机器学习模型-CN202010437644.2在审
发明人： F·罗西;V·雅加迪什;V·沙玛;M·祖里亚尼;史小瑾;B·鲍莱恩 -专利权人：苹果公司
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种方法，该方法包括在包括共有部分和任务特定部分的经训练的机器学习模型处接收输入数据，接收识别一个或多个要执行的处理任务的执行指令，使用经训练的机器学习模型的共有部分处理输入数据以产生中间数据，以及基于执行指令使用经训练的机器学习模型的任务特定部分中的一者或多者处理中间数据以产生一个或多个输出。
具有处理任务条件执行机器学习模型

[发明专利]具有透视失真校正的脸部姿势改进-CN201010546344.4有效
发明人：吴锡荣;郑裕仓;史小瑾;詹姆斯·诺迈尔 -专利权人：苹果公司
申请日： 2010-09-25 - 公布日： 2011-06-22 - 主分类号： H04N7/15 文献下载
摘要：本发明涉及具有透视失真校正的脸部姿势改进。提供了方法、系统和仪器以降低图像(例如视频图像)中的失真。视频图像可以被图像捕获装置捕获，例如在视频会议会话期间。失真校正处理(例如应用一个或多个变形技术)可以被应用到被捕获的图像以产生经过失真校正的图像，该图像可以被传送到一个或多个参与者。变形技术可以根据一个或多个变形参数来执行，这些参数指定了对于被捕获的图像的转换。变形参数还可以根据图像捕获设备的方向来产生，该方向可以基于传感器数据确定，也可以是固定值。另外的或者可选的，可以根据基准图像或模型来确定变形参数，所述基准图像或模型是被捕获图像应当被变形到的。
具有透视失真校正脸部姿势改进

[发明专利]用于视频编码器和解码器联合优化的方法和系统-CN200980120776.4无效
发明人： 史小瑾;H-J·吴 -专利权人：苹果公司
申请日： 2009-06-03 - 公布日： 2011-05-11 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明的实施例提供了视频编码的装置和方法。该装置和方法还提供根据基于块的编码处理对源视频序列进行编码，估计目标解码器的处理能力，确定估计的处理能力是否足以执行解块滤波。如果不足，该装置和方法还提供为源视频序列的像素块计算在解码时使用的解块滤波器强度，并且在编码的视频数据信号中与编码的视频数据一起传输该解块滤波器强度。此外，如果不足，该装置和方法还提供编码参数的改变，所述编码参数包括但不限于块大小、变换大小和Qmatrix。
用于视频编码器解码器联合优化方法系统