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1. (WO2017136083) COMPRESSING IMAGES USING NEURAL NETWORKS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau

Pub. No.: WO/2017/136083 International Application No.: PCT/US2016/069606
Publication Date: 10.08.2017 International Filing Date: 30.12.2016
Chapter 2 Demand Filed: 05.12.2017
IPC:
G06N 3/02 (2006.01) ,G06T 3/40 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
T
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
3
Geometric image transformation in the plane of the image, e.g. from bit-mapped to bit-mapped creating a different image
40
Scaling of a whole image or part thereof
Applicants:
DEEPMIND TECHNOLOGIES LIMITED [GB/GB]; 5 New Street Square London EC4A 3TW, GB
Inventors:
WIERSTRA, Daniel Pieter; GB
GREGOR, Karol; GB
BESSE, Frederic Olivier; GB
Agent:
PORTNOV, Michael; US
TROESCH, Hans R.; US
DERRY, Paul; GB
Priority Data:
62/292,16705.02.2016US
Title (EN) COMPRESSING IMAGES USING NEURAL NETWORKS
(FR) COMPRESSION D'IMAGES EN UTILISANT DES RÉSEAUX NEURONAUX
Abstract:
(EN) Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for compressing images using neural networks. One of the methods includes receiving an image; processing the image using an encoder neural network, wherein the encoder neural network is configured to receive the image and to process the image to generate an output defining values of a first number of latent variables that each represent a feature of the image; generating a compressed representation of the image using the output defining the values of the first number of latent variables; and providing the compressed representation of the image for use in generating a reconstruction of the image. By compressing images using latent variables defined by outputs of encoder neural networks, an improved lossy image compression scheme, i.e., a scheme that improves compression quality, can be achieved.
(FR) L'invention concerne des procédés, des systèmes et des appareils, y compris des programmes informatiques codés sur des supports de stockage informatiques, pour la compression d'images en utilisant des réseaux neuronaux. L'un des procédés selon l'invention comprend la réception d'une image; le traitement de l'image en utilisant un réseau neuronal codeur, le réseau neuronal de codeur étant configuré pour recevoir l'image et pour traiter l'image afin de générer une sortie définissant les valeurs d'un premier nombre de variables latentes qui représentent chacune une caractéristique de l'image; la génération d'une représentation compressée de l'image en utilisant la sortie définissant les valeurs du premier nombre de variables latentes; et la production de la représentation compressée de l'image en vue de l'utiliser pour générer une reconstruction de l'image. La compression d'images en utilisant des variables latentes définies par les sorties de réseaux neuronaux codeurs permet d'obtenir un schéma de compression d'image avec perte amélioré, c'est-à-dire un schéma qui améliore la qualité de la compression.
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Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
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European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)
Also published as:
EP3398114CN109074512