[发明专利]一种用于深度学习编码的跨平台熵编码方法及解码方法在审

专利信息
申请号: 202010727133.4 申请日: 2020-07-26
公开(公告)号: CN112019865A 公开(公告)日: 2020-12-01
发明(设计)人: 王培;其他发明人请求不公开姓名 申请(专利权)人: 杭州皮克皮克科技有限公司
主分类号: H04N19/91 分类号: H04N19/91;H04N19/85
代理公司: 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 代理人: 徐红银
地址: 310018 浙江省杭州市杭州经济技术开发区*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开了一种用于深度学习编码的跨平台熵编码方法及解码方法,包括:确定计算基于深度学习编码的熵编码模型的网络模块;将网络模块中的模型参数替换为精度大于等于float64的浮点数的模型参数,并将其中计算所用的中间变量也替换为精度大于等于float64的浮点数的中间变量;载入训练好的模型参数,对基于深度学习编码的熵编码模型进行初始化。通过本发明,可以跨平台使用,且不需要重新设计,重新训练模型参数,可以直接应用于他们的部署,而不会导致性能及效率的下降。
搜索关键词: 一种 用于 深度 学习 编码 平台 方法 解码
【主权项】:
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