视频代码化的感受野一致卷积模型

发明专利有效专利

申请号：
CN201980017854.1
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-09-17
申请人：
谷歌有限责任公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	视频代码化的感受野一致卷积模型
申请号	CN201980017854.1	申请日期	2019-09-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-10-27	公开/公告号	CN111837140A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	谷歌有限责任公司	申请人地址	美国加利福尼亚州变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	谷歌有限责任公司	当前权利人	谷歌有限责任公司
发明人	克劳迪诺·科埃略;阿基·库塞拉;山·李;达克·何
代理机构	中原信达知识产权代理有限责任公司	代理人	李佳;邓聪惠

摘要

确定用于对块进行编码的模式决策的卷积神经网络包括特征提取层和多个分类器。非重叠卷积运算通过设置等于内核大小的步幅值来在特征提取层处执行。所述块具有N×N大小，并且所述块的最小分割输出具有S×S大小。每个分类器的分类层接收具有特征尺寸的特征映射。初始分类层接收所述特征映射作为最终特征提取层的输出。每个分类器通过以下操作来针对所述块中的大小为(αS)×(αS)的子块推断分割决策，其中，α是2的幂，且α＝2、……、N/S：在一些连续分类层处应用1×1内核，以减小相应特征尺寸；并且通过所述分类层中的最后一个分类层来输出与N/(αS)×N/(αS)×1输出映射对应的输出。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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