深度卷积网络的量化方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111612147A

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN202010618614.1

    申请日:2020-06-30

    Abstract: 本发明一种深度卷积网络的量化方法,包括:根据训练任务设计合适的深度卷积网络量化结构,同时创建浮点型的伪量化正向传播计算图和反向传播计算图;首先进行第一阶段伪量化训练,得到量化参数和伪量化浮点模型;修改正反向传播计算图,对量化参数和伪量化浮点模型进行第二阶段微调量化训练,得到训练后的量化参数和伪量化浮点模型;根据伪量化正向传播计算图得到深度卷积网络的量化公式;利用深度卷积网络的量化公式将训练后的伪量化浮点模型进行量化,并采用量化后得到的定点模型数据进行全整型前向推理运算。本发明提供的深度卷积网络的量化方法提高了深度卷积网络的运算效率并且便于硬件实现。

    码率估计核心单元、码率估计装置及码率估计方法

    公开(公告)号:CN110191339A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910430467.2

    申请日:2019-05-22

    Abstract: 本发明涉及视频编码领域,提供了一种码率估计装置,包括提供初始状态的上下文初始化装置,控制码率估计启停的码率估计控制装置,头信息码率估计装置,头信息上下文维护装置,残差信息码率估计装置,残差信息上下文维护装置,头信息码率统计装置和码率统计装置。所述残差信息码率估计装置和所述头信息码率估计装置输出的码率估计由所述码率统计装置分类统计后得出最后的码率估计。本发明提供了一种切实可行的硬件实现方案及处理过程,从硬件的层面为编码器提供了压缩率高、准确率高的码率估计功能。

    图像插值方法及装置
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108171657A

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201810076140.5

    申请日:2018-01-26

    Abstract: 本发明涉及一种图像插值方法,包括如下步骤:获取新的Bayer格式的马赛克图像;对所述马赛克图像中的每一像素点进行插值处理,插值出缺失的另外两通道像素值,得到了对应的第一RGB格式图像;对所述马赛克图像进行下采样处理以得到原Bayer格式的图像;针对所述的原Bayer格式的图像进行插值处理,插值出缺失的另外两通道像素值,再进行上采样处理以得到对应的第二RGB格式图像;以将所述第一RGB格式图像和所述第二RGB格式图像进行融合以得到最终的RGB格式图像并输出。本发明给出了适用于新的Bayer格式的插值方法,利用两种插值方式融合得到最终的图像。能够在不同光照条件下得到较高分辨率的图像。

    一种参考数据访问管理方法及装置

    公开(公告)号:CN103729449B

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201310751654.3

    申请日:2013-12-31

    Abstract: 本发明还公开了一种适用于H.264/AVC并行编码装置的参考数据访问管理方法及装置,所述参考数据访问管理装置包括多个分别连接一编码核心的一级缓存单元,所述一级缓存单元通过一总线连接于一个二级缓存单元,所述二级缓存单元进一步连接外部存储器。仅当编码核心访问的数据在所有的一级缓存单元与二级缓存单元中均不存在时才需要从外部存储器内获取。本发明可以充分的利用宏块行多核并行H.264编码器访问参考数据的相关性,充分降低其参考数据外部存储器访问量。由于尽可能的消除了各个缓存内重复的缓冲块存储,本发明的硬件开销也很低。

    基于三维查找表实现数据点实时映射处理的系统及方法

    公开(公告)号:CN102799657B

    公开(公告)日:2015-04-08

    申请号:CN201210232455.7

    申请日:2012-07-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于三维查找表实现数据点实时映射处理的系统及方法,属于图像数据处理技术领域。本发明的系统首先确定输入点所属的四面体四个顶点的坐标,而后三维至一维地址映射模块确定四个一维查找表与四面体顶点的对应关系,四个一维查找表模块分别根据各自获得的一维地址从内部存储空间内取出该地址指定位置的数据;最后四面体内插模块计算输出的内插值,实现图像数据点实时映射处理。本发明的该系统及方法在具有同等容量的一维查找表模块的条件下,误差率更低,性能更佳,而在相同误差率的条件下,所需的一维查找表模块容量更小,硬件要求更低,复杂度较小,同时具有更高吞吐率,且实现方式简便,成本低廉,应用范围较为广泛。

    一种前景提取方法及装置、可读存储介质

    公开(公告)号:CN111145210B

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN201911328264.9

    申请日:2019-12-20

    Abstract: 本发明提供一种前景提取方法及装置、可读存储介质,方法包括:获取第一带噪图像以及第一背景图像;其中,所述第一带噪图像包含待提取前景和噪声,所述第一背景图像不包含所述待提取前景和噪声;获取所述第一带噪图像和所述第一背景图像的残差图像,作为第一残差图像;对所述第一残差图像进行小波分解与重建,得到滤波图像,作为第一滤波图像;将所述第一滤波图像进行二值化,得到第一二值化图像,利用基于密度的聚类算法从所述第一二值化图像中提取所述待提取前景的区域,得到第一前景图像,并对所述第一前景图像进行形态学操作处理。本发明的方案可以解决在有噪声存在的情况下,前景提取容易出现误判且实时性不佳的问题。

    一种前景提取方法及装置、可读存储介质

    公开(公告)号:CN111145210A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911328264.9

    申请日:2019-12-20

    Abstract: 本发明提供一种前景提取方法及装置、可读存储介质,方法包括:获取第一带噪图像以及第一背景图像;其中,所述第一带噪图像包含待提取前景和噪声,所述第一背景图像不包含所述待提取前景和噪声;获取所述第一带噪图像和所述第一背景图像的残差图像,作为第一残差图像;对所述第一残差图像进行小波分解与重建,得到滤波图像,作为第一滤波图像;将所述第一滤波图像进行二值化,得到第一二值化图像,利用基于密度的聚类算法从所述第一二值化图像中提取所述待提取前景的区域,得到第一前景图像,并对所述第一前景图像进行形态学操作处理。本发明的方案可以解决在有噪声存在的情况下,前景提取容易出现误判且实时性不佳的问题。

    一种量化噪声线性拟合方法、编码装置及编码方法

    公开(公告)号:CN109660813B

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN201710949187.3

    申请日:2017-10-12

    Abstract: 本发明提出了一种量化噪声线性拟合方法,先在时域内对一文件的原始像素值进行处理,提前滤除量化噪声,从而规避由于量化噪声过大导致的各类编码过程预测和量化问题;进一步的,然后采用基于SSIM算法作为拟合的准则,获取线性拟合系数值,确保了客观数据的稳定性;更进一步的,本发明提出了一种编码装置及编码方法,可以有效的嵌入到基于块处理的编码过程中,根据结构相似度准则,获取量化噪声强度参数;再进一步的,本发明提出的编码装置直接由当前帧获取,不存在时域上的依赖和耦合,所以滤波处理过程可以依据编码器设计的特点,既可以进行帧级的处理,也可以把滤波处理嵌入到编码器逐块编码的处理过程中完成。

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