用于利用对抗生成器进行率自适应神经图像压缩的方法和装置
公开
摘要
一种利用对抗生成器进行率自适应神经图像压缩的方法由至少一个处理器执行，并且该方法包括：使用第一神经网络的第一部分获得输入图像的第一特征；基于所获得的第一特征使用第二神经网络来生成第一替代特征；以及使用第一神经网络的第二部分对所生成的第一替代特征进行编码，以生成第一编码表示。该方法还包括：对所生成的第一编码表示进行压缩；对压缩后的表示进行解压缩；以及使用第三神经网络对解压缩后的表示进行解码，以重建第一输出图像。
基本信息
专利标题 ：
用于利用对抗生成器进行率自适应神经图像压缩的方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114616576A
申请号 ：
CN202180006080.X
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2021-07-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
许凯第王炜蒋薇刘杉
申请人 ：
腾讯美国有限责任公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州帕洛阿尔托公园大道2747号
代理机构 ：
深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王曙聘
优先权 ：
CN202180006080.X
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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