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申请/专利权人：谷歌有限责任公司
摘要：机器学习被用于细化用于对视频或图像数据进行熵代码化的概率分布。确定与视频块相关联的符号例如，诸如在编码期间的量化的变换系数或诸如在解码期间的来自于比特流的语法元素的概率分布，并且从与视频块和或邻近块相关联的视频数据中提取特征集。然后，使用机器学习对概率分布和特征集进行处理，以产生精细的概率分布。根据精细的概率分布，对与视频块相关联的视频数据进行熵代码化。使用机器学习以细化用于熵代码化的概率分布最小化要熵代码化的符号与精细的概率分布之间的交叉熵损失。
主权项：1.一种用于从比特流中解码编码的视频块的方法，所述方法包括：从所述比特流中得出表示所述编码的视频块的语法元素；确定所述语法元素的概率分布；从自所述比特流中解码的视频数据中提取特征集，包括：基于以下中的一个或多个来识别所述特征集：与所述编码的视频块相关联的视频数据、与所述编码的视频块的一个或多个邻近块相关联的视频数据或用于对所述一个或多个邻近块进行解码的代码化模式，其中，所述特征集与沿着一个或多个不同方向的所述编码的视频块的像素值中的差异相对应；使用机器学习处理所述概率分布和所述特征集以产生精细的概率分布，包括：基于所述像素值中的差异的所述一个或多个不同方向来计算归一化的定向梯度直方图；以及通过基于所述归一化的定向梯度直方图来更新所述概率分布来产生所述精细的概率分布；根据所述精细的概率分布对所述语法元素进行熵解码以产生量化的变换系数；对所述量化的变换系数进行去量化以产生变换系数；对所述变换系数进行逆变换以产生预测残差；重构所述预测残差以产生解码的视频块；以及将所述解码的视频块输出到输出视频流。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 谷歌有限责任公司 用于从比特流中解码编码的视频块的方法、装置和解码器
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