[发明专利]用于以缩放因子进行基于DNN的交叉分量预测的内容自适应在线训练在审
| 申请号： | 202280008185.3 | 申请日： | 2022-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN116583850A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 林晟;蒋薇;王炜;丁鼎;刘杉;许晓中 | 申请（专利权）人： | 腾讯美国有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 刘晓燕 |
| 地址： | 美国加利福尼亚州*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于在图像帧或视频序列的编码或解码期间以缩放因子进行基于神经网络NN的交叉分量预测的方法和装置，其可以包括：以至少一个或多个缩放因子来训练深度神经网络DNN交叉分量预测CCP模型，其中，至少一个或多个缩放因子是通过基于包括亮度分量的输入视频序列对率失真损失进行优化所学习到的因子；使用训练的DNN CCP模型，基于亮度分量重构色度分量，其中，训练的DNN CCP模型是以至少一个或多个缩放因子训练得到的、用于色度预测的模型；使用一个或多个缩放因子来更新训练的DNN CCP模型，以用于输入视频序列的色度预测；以及以一个或多个缩放因子使用更新的DNN CCP模型来执行输入视频序列的色度预测。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 缩放 因子 进行 基于 dnn 交叉 分量 预测 内容 自适应 在线 训练 | ||
【主权项】：
暂无信息
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