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- [发明专利]集成用于分层视频编码的编码器-CN202180050397.3在审
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F·穆拉;R·约翰逊
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威诺瓦国际有限公司
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2021-07-28
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2023-04-14
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H04N19/33
- 提供了一种视频编码器,具有:一个或多个编码器插件,其为一个或多个相应基础编解码器提供包装器以实施基础编码层,每一包装器实施用于与对应基础编解码器进行数据交换的接口,所述基础编码层被配置成对视频信号进行编码和解码;增强编码器,其用以实施增强编码层,所述增强编码器被配置成:从所述一个或多个编码器插件中的一个接收经解码视频信号,所述经解码视频信号包括由所述一个或多个编码器插件中的所述一个产生的经编码视频信号的经解码版本,且针对所述经编码视频信号产生经编码增强信号,所述经编码增强信号包括残差数据的一个或多个层,所述残差数据基于从所述经解码视频信号导出的数据与从输入视频信号导出的数据的比较来产生;以及编码器集成层,其用以控制所述一个或多个编码器插件和所述增强编码器的操作以使用所述基础编码层和所述增强编码层产生所述输入视频信号的编码,其中所述编码器集成层为所述视频编码器提供控制接口。
- 集成用于分层视频编码编码器
- [发明专利]基于类平衡编码器的长尾图像识别方法-CN202310014823.9在审
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沈阳;孙旭豪;魏秀参
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南京理工大学
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2023-01-06
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2023-04-04
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G06V10/764
- 本发明公开了一种基于类平衡编码器的长尾图像识别方法,包括以下步骤:对输入图片使用两种不同的数据增强方法,获得两组样本;将两组样本分别输入编码器、类平衡编码器与动量编码器,得到三组特征表示;将编码器与类平衡编码器输出的特征表示输入分类器进行分类并根据图像真实标签计算加权的交叉熵损失;将三组特征表示分别进行非线性映射以及二范数归一化;计算余弦相似度损失;对编码器、类平衡编码器和分类器进行随机梯度下降优化,对动量编码器进行动量优化。在自然物种识别任务中,本发明利用类平衡编码器增强对于稀缺物种样本的特征学习,并使用自监督训练学习更全面的特征表示,可提高自然场景下物种图像识别准确率。
- 基于平衡编码器长尾图像识别方法
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