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公开(公告)号：CN111052149B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN201880050995.9
申请日：2018-08-08
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 纳拉辛加·饶·明尼斯卡 , 西里什·库马尔·帕苏普莱蒂 , 拉吉·纳拉亚纳·加德 , 阿肖克·维申诺 , 瓦桑塔库玛·拉贾戈帕 , 钱德拉·库玛·拉玛萨米
Abstract: 本公开公开了用于确定用于在设备上处理DNN模型的内存需求的方法和装置，该方法包括接收针对输入的DNN模型，其中DNN模型包括多个处理层。该方法包括生成DNN模型的网络图。该方法包括基于所识别的多个处理层的执行顺序来创建DNN模型的着色网络图。着色网络图指示对至少一个内存缓冲区的指派，至少一个内存缓冲区用于存储至少一个处理层的至少一个输出。该方法包括确定跨多个处理层的至少一个缓冲区重用重叠可能性。基于确定的至少一个缓冲区重用重叠可能性，该方法包括确定和指派用于处理DNN模型所需的内存。
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公开(公告)号：CN119631412A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202380056650.5
申请日：2023-07-24
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 阿维劳尔·阿格拉瓦尔 , 阿努布哈·辛格 , 拉吉·纳拉亚纳·加德 , 朴银姬 , 朴慜祐 , 崔光杓
IPC: H04N19/82 , H04N19/88 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 一种用于基于人工智能(AI)的媒体编码的方法包括：对与输入视频相关联的输入图像帧进行压缩，使用基于AI的环路内滤波器生成与所述输入图像帧对应的重构图像帧，基于所述输入图像帧和所述重构图像帧确定偏移值，以及基于确定的所述偏移值对所述重构图像帧进行编码。
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公开(公告)号：CN117501684A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202280042835.6
申请日：2022-10-05
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 巴尔文德·辛格 , 拉吉·纳拉亚纳·加德 , 阿洛克·善卡拉·舒克拉 , 西里斯·库马尔·帕苏普乐提 , 纳拉辛哈·戈帕拉克里希纳·派 , 普拉伊特·西瓦桑卡兰·奈尔
IPC: H04N9/82
Abstract: 提供了用于生成与原始帧有关的元数据的方法和系统。该方法包括：从捕获的原始帧、通过处理所述捕获的原始帧而获得的多个帧和缩放的原始帧中选择输入帧；基于输入帧的区域与根据基于捕获的原始帧构造的输出帧中的标识的显著区域对输入帧的区域的相应重构之间的误差来选择输出帧中的标识的显著区域；获得根据每个标识的显著区域的多个块重构的多个重构帧，其中，多个重构帧对应于输入帧的多个区域；以及通过对多个重构帧与输入帧的相应的多个区域之间的多个误差和用于重构多个重构帧的重构技术进行编码，生成用于重构捕获的原始帧的元数据。
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公开(公告)号：CN111052149A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201880050995.9
申请日：2018-08-08
Applicant: 三星电子株式会社
Inventor： 纳拉辛加·饶·明尼斯卡 , 西里什·库马尔·帕苏普莱蒂 , 拉吉·纳拉亚纳·加德 , 阿肖克·维申诺 , 瓦桑塔库玛·拉贾戈帕 , 钱德拉·库玛·拉玛萨米
Abstract: 本公开公开了用于确定用于在设备上处理DNN模型的内存需求的方法和装置，该方法包括接收针对输入的DNN模型，其中DNN模型包括多个处理层。该方法包括生成DNN模型的网络图。该方法包括基于所识别的多个处理层的执行顺序来创建DNN模型的着色网络图。着色网络图指示对至少一个内存缓冲区的指派，至少一个内存缓冲区用于存储至少一个处理层的至少一个输出。该方法包括确定跨多个处理层的至少一个缓冲区重用重叠可能性。基于确定的至少一个缓冲区重用重叠可能性，该方法包括确定和指派用于处理DNN模型所需的内存。
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