[发明专利]用于使用深度强化学习进行端到端神经压缩的方法和装置在审
| 申请号： | 202180021365.0 | 申请日： | 2021-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN115298697A | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 蒋薇;王炜;林晟;刘杉 | 申请（专利权）人： | 腾讯美国有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 汪哲雯;蒋雅洁 |
| 地址： | 美国加利福尼亚州*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 使用深度强化学习(DRL)进行端到端神经图像压缩，由至少一个处理器执行，包括：对输入进行编码；生成输入的多个已编码表示；基于先前量化状态集，使用第一神经网络生成量化键集，其中，量化键集中的每个量化键和先前量化状态集中的每个先前量化状态对应于输入的多个已编码表示；基于量化键集，使用第二神经网络生成解量化数字集，其中，解量化数字集表示输入的多个已编码表示的解量化表示；以及基于解量化数字集来生成重建输出。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 使用 深度 强化 学习 进行 端到端 神经 压缩 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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