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使用率失真成本作为深度学习的损失函数 

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申请/专利权人:谷歌有限责任公司

摘要:一种用于对图像块进行编码的装置,其包括处理器,其将图像块呈现给机器学习模型,从模型获得用于对图像块进行编码的分割决策,并且使用分割决策对图像块进行编码。模型被训练以输出分割决策,用于使用多个训练块的训练数据作为输入对图像块进行编码,训练数据包括:对于训练块,用于对训练块进行编码的分割决策以及对于每个分割决策,从使用分割决策对训练块进行编码而产生的率失真值。模型是使用损失函数来训练的,损失函数将以下组合:基于分割决策与相应预测分割之间的关系的分割损失函数和基于率失真值与相应预测率失真值之间的关系的率失真成本损失函数。

主权项:1.一种用于编码图像块的装置,包括:处理器,所述处理器配置为:接收训练数据,所述训练数据包括:多个训练图像块;以及对于所述多个训练图像块中的每个训练图像块,所述训练数据包括:多个分割决策,所述分割决策由编码器用于对所述训练图像块进行编码;以及对于所述多个分割决策中的每个分割决策,从使用所述分割决策对所述训练图像块进行编码而产生的率失真值;以及使用损失函数对神经网络进行训练以输出用于对图像块进行编码的分割决策,其中,所述训练包括:将所述训练数据的所述训练图像块输入到所述神经网络中以获得所述训练图像块中的每一个的相应预测分割决策;以及将所述相应预测分割决策输入到耦合到所述神经网络的率失真成本估计器以获得所述相应预测分割决策中的每一个的相应预测率失真值;其中,所述损失函数是以下的加权组合:基于所述分割决策与相应预测分割之间的关系的分割损失函数;以及基于率失真值与相应预测率失真值之间的关系的率失真成本损失函数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 谷歌有限责任公司 使用率失真成本作为深度学习的损失函数

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