专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于块的压缩自动编码器-CN202080083269.4在审
  • F·加尔平;F·拉卡佩;J·贝盖特;T·杜马斯 - 交互数字VC控股公司
  • 2020-12-14 - 2022-07-22 - H04N19/90
  • 本发明公开了,在一个实施方式中,图片被划分为多个块,该块具有一致或不同的块大小。每个块由自动编码器压缩,该自动编码器可包括深度神经网络和熵编码器。可利用另一个深度神经网络来重建或解码压缩的块。量化可在编码器侧使用,并且去量化可在解码器侧使用。当对块进行编码时,相邻块可用作因果信息。潜在信息也可用作对编码器或解码器处的层的输入。垂直和水平位置信息可进一步用于对该图像块进行编码和解码。在编码器或解码器处用作对神经网络的层的输入之前,可将辅助网络应用于位置信息。为了减少块效应,可在输入到编码器之前扩展块。
  • 基于压缩自动编码器
  • [发明专利]用于帧内预测的神经网络的迭代训练-CN202080076859.4在审
  • T·杜马斯;F·加尔平;P·博尔德斯 - 交互数字VC控股法国有限公司
  • 2020-11-03 - 2022-07-08 - H04N19/115
  • 本发明提供了使用帧内预测进行用于视频编码和解码的神经网络的迭代训练,该迭代训练在极端泛型与用于经训练的神经网络的编解码器的极端专门化之间找到了权衡。在第一次迭代中,按照分区方法来训练神经网络集合。然后,对于若干次迭代,将神经网络集合插入到编解码器中,并且通过具有基于神经网络的单个附加模式的编解码器从图像的分区中提取块和其上下文的对,然后在这些对上重新训练神经网络。这样,神经网络从第二次迭代开始学习与编解码器中的帧内预测偏离的帧内预测,同时在速率失真性能方面对于编解码器仍然有价值。
  • 用于预测神经网络训练
  • [发明专利]用于译码/解码图片数据的方法和装置-CN202080045832.9在审
  • T·杜马斯;F·加尔平;F·莱纳内克;G·拉斯 - 交互数字VC控股法国有限公司
  • 2020-06-23 - 2022-02-25 - H04N19/159
  • 本公开涉及一种用于对图像数据进行编码的方法,该方法包括:通过使用帧内预测模式来对所述图像数据的第一块进行帧内预测或者通过组合帧间预测和帧内预测来进行预测,其中,所述帧内预测模式使用通过考虑所述第一块大小而获得的第一单个变换。本发明还涉及一种用于对图像数据进行编码的方法,可变译码长度用于通过所述编码来用信号通知多个预测模式,所述方法包括:‑通过使用利用第一变换的帧内预测模式来对所述图像数据的第一块进行帧内预测,所述第一变换是通过考虑所述第一块大小而获得的,‑对信息进行编码,所述信息在比特流中用信号通知所述帧内预测模式的使用,所述信息被编码为所述多个预测模式中的一个预测模式。本公开还涉及对应的解码方法、设备和介质。
  • 用于译码解码图片数据方法装置

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