[发明专利]基于知识重组的语义图像压缩方法有效
| 申请号： | 201910980491.3 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110930408B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 宋明黎;罗思惠;方共凡 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/08;G06T9/00 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于知识重组的语义图像压缩方法，包括下列步骤：1)获得预训练的编解码器结构模型以及无标签数据；分别选取图像压缩以及语义分割的预训练同构模型。语义分割模型对输入图像进行逐像素类别预测，图像压缩模型对数字图像进行压缩和解压；2)模型重组；对预训练模型的编码器进行零填充重组得到共享编码器，复用预训练模型的解码器形成多路解码的结构。该重组模型在功能上等价于多个独立模型，能够执行语义分割和图像压缩任务。3)迭代剪枝减小模型规模；基于余弦相似度计算重组模型各层参数的相似度，对相似度最高的卷积核进行剪枝。每轮剪枝后，以无标签数据作为重组模型的输入，以预训练模型的预测结果作为学习目标，进行多任务训练直至收敛。重复步骤3)直至重组模型性能和参数规模达到部署要求。最终的重组模型能够对图像进行压缩，同时可以根据需求从编码中解码原图或者解码语义，两个任务可独立执行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 知识 重组 语义 图像 压缩 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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