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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

82 篇 专利

馆藏范围

82 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

8 篇 腾讯科技有限公司
7 篇 oppo广东移动通信...
6 篇 北京世纪好未来教...
5 篇 杭州海康威视数字...
5 篇 浙江大华技术股份...
4 篇 北京百度网讯科技...
4 篇 北京新唐思创教育...
3 篇 北京金山云网络技...
3 篇 阿里巴巴有限公司
2 篇 北京达佳互联信息...
2 篇 浙江省北大信息技...
2 篇 北京有竹居网络技...
2 篇 北京汇钧科技有限...
2 篇 华为技术有限公司
2 篇 湖南国科微电子股...
2 篇 京东科技信息技术...
2 篇 杭州未名信科科技...
2 篇 浙江华创视讯科技...
2 篇 北京市商汤科技开...
1 篇 上海顺久电子科技...

作者

11 篇 王剑光
10 篇 尹亮
4 篇 殷俊
4 篇 梁晓娜
4 篇 林聚财
4 篇 谢金宝
3 篇 陈颖
3 篇 张文杰
3 篇 陈方栋
3 篇 武晓阳
3 篇 樊鸿飞
3 篇 黄晓峰
3 篇 张树军
3 篇 杨智尧
3 篇 王莉
3 篇 魏亮
2 篇 蔡媛
2 篇 段光耀
2 篇 杨国全
2 篇 王天飞

语言

82 篇 中文

检索条件"主题词=目标量化参数"

共 82 条记录，以下是51-60 订阅

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详细简洁

排序：

编码控制方法及相关装置

编码控制方法及相关装置

引用

作者：张政腾殷俊林聚财方瑞东 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号

本申请公开了一种编码控制方法及相关装置，其中，编码控制方法包括：计算待编码图像的纹理复杂度；利用编码控制模型对待编码图像的纹理复杂度、目标数据量进行处理，得到待编码图像的目标量化参数；基于目标量化参数对待编码图像进行... 详细信息

标准号: CN110740324B

本申请公开了一种编码控制方法及相关装置，其中，编码控制方法包括：计算待编码图像的纹理复杂度；利用编码控制模型对待编码图像的纹理复杂度、目标数据量进行处理，得到待编码图像的目标量化参数；基于目标量化参数对待编码图像进行编码。上述方案，能够快速且准确地预测待编码图像的目标量化参数。

关键词：目标量化参数待编码图像编码控制纹理复杂度编码图像目标数据量相关装置预测申请

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一种图像处理方法、装置及设备、存储介质、产品

一种图像处理方法、装置及设备、存储介质、产品

引用

作者：潘翔李一鸣 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置及设备、存储介质、产品，其中方法包括：获取待处理的图像，以及图像的目标编码参数；调用参数优化后得到的参数预测模型，对目标编码参数和图像进行预测处理，得到图像的量化指示信息；采用... 详细信息

标准号: CN116347070A

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置及设备、存储介质、产品，其中方法包括：获取待处理的图像，以及图像的目标编码参数；调用参数优化后得到的参数预测模型，对目标编码参数和图像进行预测处理，得到图像的量化指示信息；采用基于量化指示信息确定的目标量化参数对图像进行编码，得到图像的码流；向图像的接收端传输码流。通过本申请实施例，能够有效提升图像的编码效率。

关键词：图像目标编码目标量化参数指示信息确定量化装置及设备编码效率参数预测传输码流存储介质调用参数图像处理预测处理指示信息接收端码流申请优化

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数据处理方法、机器学习的训练方法及相关装置、设备

数据处理方法、机器学习的训练方法及相关装置、设备

引用

作者：余官定刘胜利王坚 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请提供了一种数据处理方法、机器学习的训练方法及相关装置、设备，该方法可以包括如下步骤：第一设备分别向M个第二设备发送第一机器学习模型；M个第二设备中的每个第二设备根据获取到的目标剪枝参数对第一机器学习模型进行剪枝，... 详细信息

标准号: CN114611705A

本申请提供了一种数据处理方法、机器学习的训练方法及相关装置、设备，该方法可以包括如下步骤：第一设备分别向M个第二设备发送第一机器学习模型；M个第二设备中的每个第二设备根据获取到的目标剪枝参数对第一机器学习模型进行剪枝，并根据获取到的目标量化参数对模型参数进行量化，得到各自量化后的模型参数和剪枝位置信息；第一设备获取M个第二设备各自量化后的模型参数和剪枝位置信息；第一设备根据M个第二设备各自量化后的模型参数和剪枝位置信息进行聚合，得到第二机器学习模型；在第二机器学习模型满足收敛状态时，第一设备将第二机器学习模型确定为机器学习系统训练好的结果。实施本申请，可以减少网络传输开销。

关键词：机器学习模型剪枝模型参数量化机器学习系统目标量化参数机器学习设备发送设备获取收敛状态数据处理网络传输相关装置聚合申请

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图像编码方法、装置、电子设备及存储介质

图像编码方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：邓旺强李寅兵 310051 浙江省杭州市滨江区丹枫路399号2号楼B楼302室

本申请实施例提供一种图像编码方法、装置、电子设备及存储介质。在该方法中，在需要对采集组件抓拍的抓拍图像进行编码的情况下，获得目标I帧，基于目标I帧的存储空间占用量和该目标I帧对应的量化参数，推测该采集组件抓拍该抓拍图像... 详细信息

标准号: CN117714709A

本申请实施例提供一种图像编码方法、装置、电子设备及存储介质。在该方法中，在需要对采集组件抓拍的抓拍图像进行编码的情况下，获得目标I帧，基于目标I帧的存储空间占用量和该目标I帧对应的量化参数，推测该采集组件抓拍该抓拍图像时的场景所对应的场景信息，基于获得的场景信息和已获得的该抓拍图像的期望压缩率，来确定目标量化参数。由于目标量化参数是根据推算出的场景信息和获得的期望压缩率动态确定出来的，而非设定的固定的量化参数，这使得当对不同场景下抓拍的抓拍图像进行编码时，能够采用与各场景相匹配的目标量化参数来进行编码，避免了采用相同量化参数对不同场景下抓拍的抓拍图像进行编码所导致的不清晰或无法被存储的问题。

关键词：抓拍图像目标量化参数场景信息量化参数目标I 场景采集组件压缩率存储介质存储空间电子设备动态确定图像编码固定的占用量期望匹配推算存储清晰申请

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排序模型的量化参数的确定方法、装置及电子设备

排序模型的量化参数的确定方法、装置及电子设备

引用

作者：李泽政 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦二层

本公开提供了一种排序模型的量化参数的确定方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，具体涉及人工智能、智能搜索技术领域。具体实现方案为：将搜索条件信息和至少一个搜索结果信息输入未量化的第一排序模型，以得到第一排序模型中... 详细信息

标准号: CN115034388B

本公开提供了一种排序模型的量化参数的确定方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，具体涉及人工智能、智能搜索技术领域。具体实现方案为：将搜索条件信息和至少一个搜索结果信息输入未量化的第一排序模型，以得到第一排序模型中至少一个网络层的第一输出向量；基于多个候选量化参数，对第一排序模型进行逐层量化，以得到多个第二排序模型；将搜索条件信息和至少一个搜索结果信息，输入多个第二排序模型，以得到每个第二排序模型中至少一个网络层的第二输出向量；根据第一输出向量和第二输出向量的差异确定目标量化参数。由此，该方法既考虑了输出向量之间的分布的集中性，同时也考虑到输出向量之间的离散性，提高了选取的量化参数的准确度。

关键词：排序模型输出向量量化参数搜索结果信息搜索条件信息网络层计算机技术领域装置及电子设备目标量化参数量化人工智能差异确定智能搜索准确度集中性离散性

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视频帧编码方法、装置、编码设备及可读存储介质

视频帧编码方法、装置、编码设备及可读存储介质

引用

作者：曹东丽 410000 湖南省长沙市长沙经济技术开发区泉塘街道东十路南段9号

本申请提供一种视频帧编码方法、装置、编码设备及可读存储介质，涉及视频监控领域。本申请在获取到存在场景变化的目标待编码视频帧及其对应的量化参数集合后，通过确定该目标待编码视频帧所对应的多个待编码图像区域，并依次针对每个... 详细信息

标准号: CN111698505A

本申请提供一种视频帧编码方法、装置、编码设备及可读存储介质，涉及视频监控领域。本申请在获取到存在场景变化的目标待编码视频帧及其对应的量化参数集合后，通过确定该目标待编码视频帧所对应的多个待编码图像区域，并依次针对每个待编码图像区域，根据该目标待编码视频帧在当时的已编码数据量从量化参数集合中确定出对应关联的目标量化参数组，而后在该目标量化参数组中确定与该待编码图像区域中不同宏块的图像复杂度各自对应的目标量化参数值进行图像编码，其中被分配的量化参数值随图像复杂度增大而增大，从而基于人眼特性使编码出的视频帧能够在具有较低的码率的同时，也具有良好的图像视觉质量，避免巨大帧的产生。

关键词：待编码视频帧待编码图像目标量化参数图像复杂度量化参数集合可读存储介质视频帧编码已编码数据编码设备场景变化目标量化视频监控图像编码图像视觉视频帧宏块码率人眼申请量化关联分配

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编码中量化参数确定方法、芯片系统、显示设备和介质

编码中量化参数确定方法、芯片系统、显示设备和介质

引用

作者：杨韬育汪佳丽李锋 201203 上海市浦东新区华佗路68号创业源北区7号楼2层顺久电子

本申请实施例提供了编码中量化参数确定方法、芯片系统、显示设备和介质，将首行的每个单元对应的初始量化参数确定为该首行的每个单元对应的目标量化参数，按照行顺序依次针对除该首行外的每个其他行，根据预先设置的每个单元对应的第... 详细信息

标准号: CN115037935A

本申请实施例提供了编码中量化参数确定方法、芯片系统、显示设备和介质，将首行的每个单元对应的初始量化参数确定为该首行的每个单元对应的目标量化参数，按照行顺序依次针对除该首行外的每个其他行，根据预先设置的每个单元对应的第一权重和上一行每个单元对应的目标量化参数，确定该其他行对应的平滑值；根据该平滑值，对该其他行每个单元的初始量化参数进行平滑处理，确定该其他行中每个单元的目标量化参数。即在本申请实施例中，通过对每个单元的初始量化参数进行平滑处理，确定每个单元的目标量化参数，实现了在不改变每行的可用空间的基础上，减小相邻的两个单元的量化参数的差距，减小了图像失真的情况，提高了图像压缩质量。

关键词：量化参数目标量化参数平滑处理平滑减小可用空间图像失真图像压缩显示设备芯片系统预先设置权重和申请

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编码方法、装置、存储介质及电子设备

编码方法、装置、存储介质及电子设备

引用

作者：王克彦杨国全 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1199号C9

本公开涉及一种编码方法、装置、存储介质及电子设备，该编码方法通过从待编码的视频图像中获取待编码数据；根据用户输入的码率控制参数确定待编码数据对应的像素比特数和量化参数；在根据像素比特数和量化参数确定待编码数据对应的编... 详细信息

标准号: CN112738516B

本公开涉及一种编码方法、装置、存储介质及电子设备，该编码方法通过从待编码的视频图像中获取待编码数据；根据用户输入的码率控制参数确定待编码数据对应的像素比特数和量化参数；在根据像素比特数和量化参数确定待编码数据对应的编码模式为目标编码模式的情况下，获取待编码数据中每个编码单元对应的待定量化参数，时域纹理值和空域纹理值；根据每个编码单元的时域纹理值和空域纹理值对该编码单元的待定量化参数进行调整，以得到每个编码单元对应的目标量化参数，这样，能够根据不同的视频图像内容给出更合理的量化参数，有利于合理控制分配至每个编码单元上的码率，从而能够有效提升视频会议时显示的视频图像的质量。

关键词：编码单元量化参数待编码数据纹理视频图像比特数时域像素空域码率控制参数目标量化参数视频图像内容编码模式存储介质电子设备控制分配目标编码视频会议码率

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视频编码方法及装置、编码器、设备、存储介质

视频编码方法及装置、编码器、设备、存储介质

引用

作者：付道财杨智尧 523860 广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号

本申请实施例公开了视频编码方法及装置、编码器、设备、存储介质；其中，所述方法包括：对待编码的视频帧进行前景检测，得到检测结果；根据所述检测结果，确定属于前景区域的第一编码单元和属于背景区域的第二编码单元各自对应的目标... 详细信息

标准号: CN113068034A

本申请实施例公开了视频编码方法及装置、编码器、设备、存储介质；其中，所述方法包括：对待编码的视频帧进行前景检测，得到检测结果；根据所述检测结果，确定属于前景区域的第一编码单元和属于背景区域的第二编码单元各自对应的目标量化参数QP值；其中，所述前景区域的编码单元的目标QP值小于所述背景区域的编码单元的目标QP值；根据所述目标QP值，对对应的编码单元进行编码，得到码流。

关键词：编码单元背景区域检测结果前景区域目标量化参数存储介质前景检测视频编码编码器视频帧码流申请

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卷积神经网络的量化方法以及存储介质、电子设备

卷积神经网络的量化方法以及存储介质、电子设备

引用

作者：张东 230088 安徽省合肥市高新区望江西路800号合肥高新股份有限公司C-3研发楼9层

本发明公开了一种卷积神经网络的量化方法以及存储介质、电子设备。其中，卷积神经网络的量化方法包括以下步骤：获取训练数据，并利用训练数据对预设卷积神经网络模型进行训练，得到全精度模型；获取目标量化位宽和全精度模型的待量化... 详细信息

标准号: CN115204349A

本发明公开了一种卷积神经网络的量化方法以及存储介质、电子设备。其中，卷积神经网络的量化方法包括以下步骤：获取训练数据，并利用训练数据对预设卷积神经网络模型进行训练，得到全精度模型；获取目标量化位宽和全精度模型的待量化参数；根据目标量化位宽和待量化参数得到中间量化参数；对中间量化参数进行尾数处理，以使中间量化参数保留预设位数的尾数；利用银行家舍入法对处理后的中间量化参数进行处理，得到目标量化参数。该卷积神经网络的量化方法，可以实现在对卷积神经网络进行量化的过程中，降低该量化过程产生的误差。

关键词：量化参数卷积神经网络量化精度模型训练数据预设尾数目标量化参数存储介质电子设备过程产生获取目标目标量化尾数处理保留银行

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