量化参数自适应的卷积神经网络环路滤波器及其构建方法
公开
摘要
本发明属于卷积神经网络环路滤波器技术领域，具体为一种本发明属于神经网络环路滤波器技术领域，具体为一种对量化参数自适应的卷积神经网络环路滤波器及其构建方法。本发明通过将QP(量化参数)引入到神经网络中，以提升神经网络性能对不同量化参数的泛化能力。具体采用两种新型的策略，一种是从频率域角度设计的FQAM，另一种则是从空间域设计的SQAM；结合这两种策略，卷积神经网络滤波可以在频域和空域上都实现对QP信息的吸收和利用，从而使得其对失真图像中的不同的量化噪声都具有很强的滤波能力。
基本信息
专利标题 ：
量化参数自适应的卷积神经网络环路滤波器及其构建方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596223A
申请号 ：
CN202210174226.8
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-02-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
范益波刘超
申请人 ：
复旦大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 ：
上海正旦专利代理有限公司
代理人 ：
陆飞
优先权 ：
CN202210174226.8
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-06-07 ：
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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