【技术实现步骤摘要】
本申请涉及视频编解码，尤其涉及一种视频编解码网络的参数更新方法及相关设备。
技术介绍
1、目前人工智能的相关研究基本都会谈到神经网络，神经网络的训练通常基于大规模的数据集，训练好的固定参数可用于实际场景的推理。图像视频数据的分布具有空间、时间可变的特性，即图像视频数据为非平稳信源，尽管有很多开源图像视频数据库可作为图像、视频编解码网络的训练集，但这些训练集在图像分辨率、图像内容和图像质量等方面难以适配于实际场景中的待编码图像视频数据，导致训练出的参数对待编码视频图像帧内容的匹配能力有限，限制了视频图像帧的编码效率。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种视频编解码网络的参数更新方法及相关设备，能够提升视频编解码器的模型参数对待编码帧内容的匹配度，从而有利于提升待编码帧的编码效率。
2、第一方面，本申请实施例提供一种视频编码网络的参数更新方法，应用于编码设备，该方法包括：
3、采用视频编码网络中的第一编码器对已重建帧进行编码，得到第一编码结果；已重建帧是通过视频编码...
【技术保护点】
1.一种视频编码网络的参数更新方法，其特征在于，应用于编码设备；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二损失和所述第三损失，确定是否将所述第二编码器和所述第二解码器的参数分别重置为所述初始编码器的参数和所述初始解码器的参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一编码结果...
【技术特征摘要】
1.一种视频编码网络的参数更新方法，其特征在于，应用于编码设备；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二损失和所述第三损失，确定是否将所述第二编码器和所述第二解码器的参数分别重置为所述初始编码器的参数和所述初始解码器的参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一编码结果包括所述已重建帧的编码码流；所述根据所述第一解码器和所述第一编码结果，得到所述已重建帧的第一失真度量和第一码率，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述第二编码器和所述第二解码器是根据所述第一损失对所述第一编码器和所述第一解码器的参数迭代更新n次得到的；n为大于0的整数；
8.一种视频解码网络的参数更新方法，其特征在于，应用于解码设备；所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述第二编码结果包括所述已重建帧的编码码流；所述根据所述第三解码器和所述第二编码结果，得到所述已重建帧的第二失真度量和第二码率，包括：
11.根据权利要求8-10任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第六损失对所述第三编码器和所述第三解码器的参数进行更新，得到第四编码器和第四解码器，包括：
12.一种视频编码网络的参数更新装置，其特征在于，应用于编码设备；所述装置包括第一编码单元、第一解码单元和第一更新单元；
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一更新单元还用于：
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，在根据所述第二损失和所述第三损失，确定是否将所述第二编码器和所述第二解码器的参数分别重置为所述初始编码器的参数和所述初始解码器的参数方面，所述第一更新单元具体用于：
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第一更新单元还用于：
16.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：虞露，李道文，孙宇乐，赵寅，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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