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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明涉及一种基于码率和准确率优化的图像特征压缩方法和装置，方法包括：在边缘端，提取卷积神经网络的中间卷积层特征；根据特征重要性对卷积层输出特征的特征通道进行分区；按顺序对各特征通道进行平铺，得到特征图；对特征图作离散余弦变换；对特征图按照重要性分区结果进行分块均匀量化；对特征图作算术编码得到比特流，并计算出码率；将比特流作算术解码、反量化和反离散余弦变换，恢复出能输入剩余的卷积神经网络的特征向量；通过卷积神经网络的输出端得到分类准确率，从而建立码率和准确率损失模型，获取最优的量化参数进行数据压缩。与现有技术相比，本发明能够根据场景的码率需求，选择最优的量化参数，并进一步的压缩特征数据量。
主权项：1.一种基于码率和准确率优化的图像特征压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：将待处理的图像输入卷积神经网络中进行特征提取，从卷积神经网络中选取卷积层，提取该卷积层输出的特征；根据特征重要性对卷积层输出特征的特征通道进行分区；按顺序对各特征通道进行平铺，得到特征图；对整体特征图作离散余弦变换；对离散余弦变换后的特征图按照重要性分区结果进行分块均匀量化；对量化后的特征图作算术编码得到比特流，并计算出码率；将比特流作算术解码、反量化和反离散余弦变换，恢复出能输入剩余的卷积神经网络的特征向量；通过所述卷积神经网络的输出端得到分类准确率，从而建立码率和准确率损失模型，根据该码率和准确率损失模型进行参数优化，获取最优的量化参数进行数据压缩。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 一种基于码率和准确率优化的图像特征压缩方法和装置
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