[发明专利]通过元学习使用灵活的超先验模型进行自适应图像压缩的方法和装置在审
| 申请号： | 202180021176.3 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN115427929A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 蒋薇;王炜;刘杉;许晓中 | 申请（专利权）人： | 腾讯美国有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F7/60 | 分类号： | G06F7/60;G06F13/00;G06N20/00;G06F17/10;G06V10/20 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 陈美娥;王琦 |
| 地址： | 美国加利福尼亚州*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种通过元学习使用超先验模型进行自适应神经图像压缩的方法由至少一个处理器执行，包括：基于输入图像和超参数生成统计特征；生成第一共享特征和估计的自适应编码参数；基于所述生成的第一共享特征和所述生成的估计的自适应编码参数，对所述输入图像进行编码，以获得信号编码图像；生成第二共享特征和估计的自适应超编码参数；基于所述信号编码图像、所述生成的第二共享特征和所述生成的估计的自适应超编码参数，生成超特征；以及压缩所述获得的信号编码图像、所述生成的统计特征和所述生成的超特征。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 学习 使用 灵活 先验 模型 进行 自适应 图像 压缩 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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