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[发明专利]基于Y-Net的数字水印方法、装置及系统-CN202110786024.4有效
发明人：胡欣珏;梁秀健;付章杰 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Y‑Net的数字水印方法、装置及系统，将载体图像和水印图像输入到Y‑Net生成网络中，生成含水印图像；将含水印图像输入到经过预训练的压缩损失模拟网络中，得到模拟压缩含水印图像；采用经过预先训练的判别网络对模拟压缩含水印图像进行判别，得到判别结果；同时将模拟压缩含水印图像输入到提取网络中，得到重构的水印图像；根据根据所述含水印图像、重构水印图像以及判别网络结果计算整个水印网络的总损失函数，以最小化损失函数为目标优化水印网络，当损失下降并保持稳定时认为训练结束其中，在训练过程中，判别网络、压缩损失模拟网络权重固定。较已有算法相比，本发明具有高水印容量、高隐蔽性、高安全性以及强鲁棒性。
基于 net 数字水印方法装置系统

[发明专利]一种神经网络模型确定方法及装置-CN201811307230.7有效
发明人：张渊;谢迪;浦世亮 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2018-11-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种神经网络模型确定方法及装置，其中，神经网络模型确定方法包括：获取目标任务的任务配置参数、训练资源的资源配置参数、模型设计配置参数以及模型压缩配置参数；基于任务配置参数、资源配置参数及模型设计配置参数，生成针对目标任务的初始神经网络模型；根据模型压缩配置参数，选择相应的预设压缩方式，对初始神经网络模型进行压缩处理，得到待部署的神经网络模型。通过本方案，可以提高神经网络模型确定过程中的开发效率。
一种神经网络模型确定方法装置

[发明专利]图像压缩感知方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011452774.X在审
发明人：张楠;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种图像压缩感知方法，包括：通过采样网络对原始图像进行压缩采样，得到压缩图像；通过预先训练完成的初始重建网络对所述压缩图像进行重构，得到初始重建图像；基于神经结构搜索机制构建深度重建网络；通过所述深度重建网络对所述初始重建图像进行深度重构，得到结果图像。本发明还提出一种图像压缩感知装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以自动设计网络结构，并提高精确度的图像压缩感知方法。
图像压缩感知方法装置电子设备存储介质

[发明专利]在即时通信和网络存储系统中进行文件压缩的方法-CN200910130929.5有效
发明人：王金波;顾国泰;张士军 -专利权人：王金波;顾国泰
申请日： 2009-04-20 - 公布日： 2010-10-20 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明为即时通讯系统的文件传输和网络存储系统提供了进行文件压缩的高效方法。该方法的主要特点是将压缩和解压缩程序内嵌在即时通信系统/网络存储系统的文件发送方和文件接收方的用户程序中，使文件的压缩/解压缩操作，对用户完全透明的自动进行。使用本发明，即时通信系统的用户或网络硬盘系统的用户，仍像不采用压缩技术时一样操作，但即时通信系统的文件传输时间会大大缩短，网络硬盘的文件上传和文件下载会大大加速，而且会节省大量的网络硬盘空间。
即时通信网络存储系统进行文件压缩方法

[发明专利]基于轻量级深度卷积网络的遥感影像大倍率压缩方法-CN201810110020.2有效
发明人：杨淑媛;焦李成;吕文聪;刘志;王艺;马文萍;冯志玺;徐光颖;黄震宇;宋雨萱;张博闻;李治 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量级深度卷积网络的遥感影像大倍率压缩方法，其步骤为：1.搭建一个7层的轻量级深度卷积网络；2.选取遥感影像训练样本；3.生成训练数据集；4.训练轻量级深度卷积网络；5.压缩待测试遥感影像；6.解压待测试遥感影像的大倍率压缩文件。本方法设计了一种新的7层的轻量级深度卷积网络，该方法的模型轻巧，压缩解压缩时间短，可实现大倍率压缩，优化了反量化过程，提高了神经网络的精度，提升了复原遥感影像的质量，可以保留更多的遥感影像的边缘纹理信息
遥感影像卷积大倍率压缩网络训练数据集测试边缘纹理神经网络训练样本压缩文件反量化解压缩复原解压保留优化

[发明专利]一种深度神经网络压缩方法和装置-CN201810072791.7有效
发明人：李鑫;孟通;江帆;韩松;单羿 -专利权人：赛灵思电子科技（北京）有限公司
申请日： 2018-01-25 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提出了一种深度神经网络压缩方法和装置。神经网络的神经元之间的连接关系通常由多个矩阵来表示。根据本发明的神经网络压缩方法（900）包括：将所述多个矩阵的所有行进行跨矩阵重排（S910），其中，重排后的矩阵行按序分块为多个子矩阵；对多个子矩阵进行敏感度分析，以确定神经网络的初始压缩率（S920）；按照所确定的初始压缩率对所述多个子矩阵进行压缩，以获得压缩后的神经网络（S930）。
一种深度神经网络压缩方法装置

[发明专利]使用机器学习系统的实例自适应图像和视频压缩-CN202180063932.9在审
发明人： T·J·范罗森达尔;I·A·M·胡伊本;T·S·科亨 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04N19/147 文献下载
摘要：描述了用于使用机器学习系统来压缩数据以及调谐机器学习系统以压缩数据的技术。示例过程可以包括：通过神经网络压缩系统(例如，在训练数据集上训练的)接收输入数据以便通过所述神经网络压缩系统压缩。所述过程可以包括：确定用于所述神经网络压缩系统的一组更新，所述一组更新包括使用所述输入数据调谐的经更新的模型参数。所述过程可以包括：通过所述神经网络压缩系统使用潜在先验生成包括所述输入数据的经压缩的版本的第一比特流。所述过程还可以包括：通过所述神经网络压缩系统使用所述潜在先验和模型先验生成包括所述经更新的模型参数的经压缩的版本的第二比特流。所述过程可以包括：输出所述第一比特流和所述第二比特流以传输到接收机。
使用机器学习系统实例自适应图像视频压缩

[发明专利]神经网络模型的压缩方法及压缩装置、存储介质、设备-CN202010515787.0有效
发明人：王卡风;高希彤;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的卷积神经网络模型压缩方法。该压缩方法包括：获取预训练好的迁移学习模型；对迁移学习模型的各个卷积层按照预定压缩比例进行压缩处理，以获得第一目标网络模型；利用目标图像数据集对第一目标网络模型进行迁移学习，以获得第一压缩目标模型；根据预定规则选择第一压缩目标模型中的部分卷积层进行压缩处理，以获得第二目标网络模型；利用目标图像数据集对第二目标网络模型进行迁移学习，以获得第二压缩目标模型。实现了迁移学习和卷积压缩的优势互补，在保证较高正确率的前提下，降低模型复杂度，提高运算速度，并针对部分卷积层进行压缩处理，可以进一步降低模型复杂度，避免模型正确率骤降。
神经网络模型压缩方法装置存储介质设备

[发明专利]图像重构方法和装置-CN201911059788.2在审
发明人：王萌萌;陈晓康 -专利权人：北京歌尔泰克科技有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：该方法包括：利用观测矩阵对原始图像进行水平像素方向和竖直像素方向的二维压缩，获得压缩感知图像，压缩感知图像的每个像素观测值指示原始图像相邻元素之间的空间相关性；构建深度卷积神经网络，并利用训练图像集对深度卷积神经网络进行训练，获得训练好的深度卷积神经网络；将压缩感知图像输入训练好的深度卷积神经网络，利用训练好的深度卷积神经网络对压缩感知图像进行图像重构，获得图片的重构图像。
图像方法装置

[发明专利]一种网络攻击检测方法及装置-CN202111520261.2在审
发明人：杜晓宇 -专利权人：北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种网络攻击检测方法及装置，涉及网络安全技术领域，该网络攻击检测方法包括：先获取服务端向用户端发送的响应数据；再判断响应数据是否为压缩数据；如果是，则对响应数据进行解压缩处理，得到解压缩数据；再检测解压缩数据是否存在网络攻击；如果是，则停止将响应数据转发至用户端，以阻断响应，能够实现对压缩响应的安全检测，避免使用chunked编码导致基于HTTP协议的客户端不能正常工作的问题，从而维护网络通信安全
一种网络攻击检测方法装置

[发明专利]移动通信网络中的网络信息传送-CN201580082150.4有效
发明人： M·卡莱迪;G·M·德尔埃拉;M·福德瑞尼;B·麦利斯 -专利权人：意大利电信股份公司
申请日： 2015-06-30 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：公开了一种用于在移动无线通信网络中传送广播网络信息的方法，所述移动无线通信网络包括多个网络节点。所述方法包括：提供与所述多个网络节点中的一组协调网络节点相关的广播网络信息的压缩；通过把经压缩的所述广播网络信息分割成多个块并把所述块线性组合成块的多个线性组合，来对经压缩的所述广播网络信息编码；和由所述一组协调网络节点传送块的所述线性组合
移动通信网络中的信息传送

[发明专利]一种省流访问网络的方法、代理服务器及网络访问系统-CN201510374915.3在审
发明人：肖成凯 -专利权人：北京奇虎科技有限公司;奇智软件（北京）有限公司
申请日： 2015-06-30 - 公布日： 2015-11-25 - 主分类号： H04W4/24 文献下载
摘要：本发明涉及通信领域，公开了一种省流访问网络的方法、代理服务器及网络访问系统，以解决现有技术中移动终端的用户访问网络需要耗费移动终端大量的数据流量的技术问题。该方法包括：代理服务器接收移动终端通过移动通信运营商的网络访问网络的数据访问请求；代理服务器将数据访问请求发送至资源压缩服务器，以使资源压缩服务器基于数据访问请求从资源服务器获取被请求数据并压缩被请求数据；代理服务器接收资源压缩服务器发送的压缩过的被请求数据；代理服务器将压缩过的被请求数据通过移动通信运营商的网络发送至移动终端；访问网络过程中的数据流量被其计入指定服务商中。达到了降低移动终端访问网络时耗费的数据流量的技术效果。
一种访问网络方法代理服务器系统

[发明专利]基于展开迭代优化算法的深度压缩感知网络的构建方法-CN202110108699.3有效
发明人：石文轩;辛李麒 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种展开迭代优化算法的深度压缩感知网络。该深度压缩感知网络应用于编码端图像自适应压缩采样，并在解码端利用优化算法引导深度神经网络结构设计，从而精确重建原始图像的方法。具体来说，本发明提出了一种新的图像压缩感知深度神经网络架构，并展开为两个模块：采样矩阵模块和重建网络模块，通过端到端学习训练，共同优化网络参数。采样矩阵模块利用数据驱动，从训练图像中学习图像纹理信息，自适应地获得采样矩阵数值，完成压缩感知编码。重构网络模块分为两部分：第一部分将快速迭代软阈值收缩优化算法(FISTA)展开为深度神经网络形式，第二部分使用一组卷积滤波器和非线性激活函数减少分块压缩感知带来的块伪影现象。
基于展开优化算法深度压缩感知网络构建方法

[发明专利]用于压缩神经网络的方法和装置-CN202011308961.0在审
发明人：董祯;聂远飞;冯欢 -专利权人：澜起科技股份有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于压缩神经网络的方法和装置，其中该方法包括：获取待压缩神经网络，其包括J个待压缩运算层；对于第j个待压缩运算层使用Kj种不同的压缩率进行压缩，个运算支路；获取分别与Kj个运算支路对应的Kj个权重因子；使用Kj个运算支路替换待压缩运算层，产生替换后的神经网络；对替换后的神经网络进行前向传播，将Kj个运算支路的Kj个运算结果与Kj个权重因子进行加权求和作为第j个待压缩运算层的输出；对替换后的神经网络进行反向传播，基于替换后的神经网络相对于待压缩神经网络的模型损失计算Kj个权重因子的更新值；和对第j个待压缩运算层，将Kj个权重因子的更新值中最大者对应的运算支路确定为压缩后的第j个运算层。
用于压缩神经网络方法装置

[发明专利]图像压缩方法、装置及系统-CN201911390254.8在审
发明人：段一平;陶晓明;韩超诣;王隽;陆建华;宋奇蔚 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： H04N19/136 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像压缩方法、装置及系统，涉及图像压缩技术领域，该方法应用于配置有图像压缩网络的设备；包括：获取待压缩的目标图像；其中，目标图像包括目标区域和背景区域；将目标图像输入至特征提取网络，通过特征提取网络提取目标图像的空间特征图和内容特征图；其中，内容特征图用于表征目标区域的特征和背景区域的特征，且目标区域的特征值大于背景区域的特征值；将空间特征图和内容特征图输入至特征压缩网络，通过特征压缩网络基于空间特征图和内容特征图进行图像量化和图像重构，得到目标图像对应的目标压缩图像。
图像压缩方法装置系统