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- [发明专利]用于神经网络的复合模型缩放-CN202080010508.3在审
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谭明星;国·V·勒
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谷歌有限责任公司
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2020-01-23
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2021-09-21
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G06N3/04
- 该方法包括:接收用于神经网络的基线架构,其中该基线架构具有网络宽度尺寸、网络深度尺寸以及分辨率尺寸;接收定义复合系数的数据,该复合系数控制用于缩放基线架构的额外计算资源;执行搜索以确定基线宽度系数、基线深度系数和基线分辨率系数,这些系数指定如何将额外计算资源分别指配给基线架构的网络宽度尺寸、网络深度尺寸以及分辨率尺寸;基于基线宽度系数、基线深度系数、基线分辨率系数以及复合系数来确定宽度系数、深度系数以及分辨率系数;以及基于对应的宽度系数、深度系数以及分辨率系数来生成缩放基线架构的网络宽度尺寸、网络深度尺寸以及分辨率尺寸的最终架构。
- 用于神经网络复合模型缩放
- [发明专利]先进电视中时域和分辨率的分层方法-CN97193217.4无效
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G·E·德莫斯
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德莫格拉夫克斯公司
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1997-01-24
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1999-06-09
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G06F17/00
- 一种图象压缩的方法和装置,证明它可以高质量在高帧频处实现好于1000线分辨率的图象压缩、随后产生一个MPEG-2数据流,它包括(1)一个基层(100),只用MPEG-2P帧优选地编码,包括一个低分辨率(例如,1024×512像素),低帧频(24或36Hz)比特流;(2)一个可任选的基础分辨率时域增强层,只用MPEG-2B帧来编码,包括一个低分辨率(例如,1024×512像素),高帧频(72Hz)比特流;(3)一个可任选的基础时域高分辨率增强型层(104),只用MPEG-2P帧优选地编码,包括高分辨率(例如,2K×1K像素),低帧频(24或36Hz)比特流;(4)一个可任选的高分辨率时域增强层(106),只用MPGEG-2B帧来编码,包括高分辨率(例如,2K×1K像素),高帧频(72Hz)比特流。
- 先进电视时域分辨率分层方法
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