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摘要:本申请提供了特征图编码方法和装置。涉及基于人工智能AI的数据编码解码技术领域,具体涉及基于神经网络的数据编码解码技术领域。其中特征图编码方法包括:获取特征图中特征元素的第一概率分布参数;根据第一概率分布参数,从概率分布集合中获取第二概率分布参数对应的概率分布;其中,该概率分布包括在第二概率分布参数下多个不同元素值的概率估计结果,每个元素值对应一个量化区间,该元素值的概率估计结果是基于对应的量化区间得到的,该量化区间是根据基于学习的非线性映射模型得到的;根据该概率分布对特征元素进行熵编码,得到码流。通过此方法,可以根据更精确的概率分布对特征图进行熵编码,从而提升编码性能。
主权项:1.一种特征图编码方法,其特征在于,所述方法包括:获取特征图中特征元素的第一概率分布参数;根据所述第一概率分布参数,从概率分布集合中获取第二概率分布参数对应的概率分布;其中,所述概率分布包括在所述第二概率分布参数下多个不同元素值的概率估计结果,每个元素值对应一个量化区间,所述元素值的概率估计结果是基于对应的量化区间计算得到的,所述量化区间是根据基于学习的非线性映射模型得到的;根据所述概率分布对所述特征图中的特征元素进行熵编码,得到所述特征图对应的码流。
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百度查询: 华为技术有限公司 特征图编码方法和装置
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