[发明专利]一种基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法有效
| 申请号： | 201810446279.4 | 申请日： | 2018-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN108573287B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 周乾伟;陶鹏;陈禹行;詹琦梁;胡海根;李小薪;陈胜勇 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，所述训练方法包括以下步骤：第一步、空间解耦：用于解除编解码器和生成模型的耦合，并解除隐变量编码与重建模块的耦合；第二步，时间分治：在训练编解码器的不同阶段优化不同的损失函数并使用不同的学习速率来提高训练的速度与稳定性。本发明提供了一种有效避免多个误差函数相互干扰的基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 图像 编解码器 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的图像编解码器的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤：第一步、空间解耦：用于解除编解码器和生成模型的耦合，并解除隐变量编码与重建模块的耦合；第二步，时间分治：在训练编解码器的不同阶段优化不同的损失函数并使用不同的学习速率来提高训练的速度与稳定性。
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