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申请/专利权人：腾讯美国有限责任公司
摘要：一种具有可堆叠嵌套模型结构的多速率神经图像压缩的方法由至少一个处理器执行，并且该方法包括：在第一神经网络的第一组权重上迭代地堆叠与当前超参数对应的第一多个可堆叠神经网络的第一多组权重，其中，第一神经网络的第一组权重保持不变；使用堆叠有第一多个可堆叠神经网络的第一多组权重的第一神经网络的第一组权重对输入图像进行编码以获得编码表示；以及对所获得的编码表示进行编码以确定压缩表示。
主权项：1.一种用于多速率神经图像压缩的方法，其特征在于，所述方法应用于NIC模型，所述NIC模型包含多个可堆叠嵌套模型结构，每个可堆叠嵌套模型结构针对超参数的不同值渐进地堆叠，所述方法包括：在第一神经网络的第一组权重上迭代地堆叠与当前超参数对应的第一多个可堆叠神经网络的第一多组权重，其中，所述第一神经网络的所述第一组权重保持不变；使用堆叠有所述第一多组权重的第一组权重对输入图像进行第一编码以获得编码表示；以及对所获得的编码表示进行第二编码以确定压缩表示；在第二神经网络的第二组权重上迭代地堆叠与所述当前超参数对应的第二多个可堆叠神经网络的第二多组权重，其中，所述第二神经网络的所述第二组权重保持不变；对所确定的压缩表示进行第一解码以确定恢复表示；以及使用堆叠有所述第二多组权重的所述第二组权重对所确定的恢复表示进行第二解码以重建输出图像；所述第一神经网络和所述第二神经网络通过以下方式训练：在所述第一神经网络的所述第一组权重上迭代地堆叠与所述当前超参数对应的所述第一多个可堆叠神经网络的所述第一多组权重，其中，所述第一神经网络的所述第一组权重保持不变；在所述第二神经网络的所述第二组权重上迭代地堆叠与所述当前超参数对应的所述第二多个可堆叠神经网络的所述第二多组权重，其中，所述第二神经网络的所述第二组权重保持不变；以及更新所述第一多个可堆叠神经网络的所堆叠的第一多组权重以及所述第二多个可堆叠神经网络的所堆叠的第二多组权重，以优化基于所述输入图像、所述输出图像和所述压缩表示确定的率失真损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯美国有限责任公司 多速率神经图像压缩方法和装置
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