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1. WO2021003325 - PROCÉDÉS ET APPAREIL DESTINÉS À UNE STRUCTURE DE COMPRESSION DE RÉSEAU NEURONAL À BASE DE PARTITION D'ARBRE ET DE TENSEUR DE NOYAU

Numéro de publication WO/2021/003325
Date de publication 07.01.2021
N° de la demande internationale PCT/US2020/040587
Date du dépôt international 02.07.2020
CIB
G06N 3/02 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
H04N 19/96 2014.01
HÉLECTRICITÉ
04TECHNIQUE DE LA COMMUNICATION ÉLECTRIQUE
NTRANSMISSION D'IMAGES, p.ex. TÉLÉVISION
19Procédés ou dispositions pour le codage, le décodage, la compression ou la décompression de signaux vidéo numériques
90utilisant des techniques de codage non prévues dans les groupes H04N19/10-H04N19/85116
96Codage au moyen d'une arborescence, p.ex. codage au moyen d'une arborescence quadratique
Déposants
  • VID SCALE, INC. [US]/[US]
Inventeurs
  • YANG, Hua
  • LI, Duanshun
  • TIAN, Dong
  • HE, Yuwen
Mandataires
  • SHAH, Quasim
Données relatives à la priorité
62/869,67902.07.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) METHODS AND APPARATUS FOR KERNEL TENSOR AND TREE PARTITION BASED NEURAL NETWORK COMPRESSION FRAMEWORK
(FR) PROCÉDÉS ET APPAREIL DESTINÉS À UNE STRUCTURE DE COMPRESSION DE RÉSEAU NEURONAL À BASE DE PARTITION D'ARBRE ET DE TENSEUR DE NOYAU
Abrégé
(EN)
A method of encoding or decoding a video comprising a current picture, a first reference picture, and a weight tensor associated with a trained neural network (NN) model are provided. The method includes generating any number of kernel tensors, input channels and output channels associated with the weight tensor, each kernel tensor being associated with any of: a layer type, an input signal type, and a tree partition type, and each kernel tensor including weight coefficients, generating, for each of the any number of kernel tensors, tree partitions for any of a coding tree unit (CTU), a coding unit (CU), a prediction unit (PU), and a transform unit (TU) according to respective tree partition types associated with each of the any number of kernel tensors, and generating a compressed representation of the trained NN model by compressing and coding the any number of kernel tensors
(FR)
L'invention concerne un procédé de codage ou de décodage d'une vidéo comprenant une image actuelle, une première image de référence et un tenseur de poids associé à un modèle de réseau neuronal (NN) formé. Le procédé consiste à générer un nombre quelconque de tenseurs de noyau, des canaux d'entrée et des canaux de sortie associés au tenseur de poids, chaque tenseur de noyau étant associé à l'un quelconque parmi : un type de couche, un type de signal d'entrée, et un type de partition d'arbre, et chaque tenseur de noyau comprenant des coefficients de pondération, à générer, pour chacun du nombre quelconque de tenseurs de noyau, des partitions d'arbre de l'une quelconque d'une unité d'arbre de codage (CTU), d'une unité de codage (CU), d'une unité de prédiction (PU), et d'une unité de transformation (TU) selon des types de partition d'arbre respectifs associés à chacun du nombre quelconque de tenseurs de noyau, et à générer une représentation compressée du modèle NN formé par compression et codage de n'importe quel nombre de tenseurs de noyau.
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