【技术实现步骤摘要】
本公开大体来说涉及内容表示系统及方法，且更具体来说，涉及三维内容表示系统、方法及三维内容计算装置。
技术介绍
1、深度神经网络的学习能力可与参数的数目及参数的相对精度呈正相关。因此，对于一般的或非特定的输入数据集，大型深度神经网络(large deep neural network)(例如，参数数量大于阈值数量的深度神经网络)可实现高的准确度(accuracy)。然而，大型深度神经网络可能伴随许多缺点。举例来说，大型深度神经网络可能占用大量内存，消耗大量的处理资源，花费时间处理数据集(对于实时操作来说这可成为问题)，使用大量的训练数据集来将大型深度神经网络训练到必要的准确度，花费长时间进行训练，等等。因此，尽管大型深度神经网络可被训练到对于某些数据集来说可接受的准确度，大型深度神经网络在许多情况下可能并不适用。
技术实现思路
1、本文中阐述三维内容表示系统，其包括内容递送网络、客户端装置及计算装置。其中，内容递送网络提供包括一或多个图像的表示内容。客户端装置发送对于表示内容的请求。计算装置...
【技术保护点】
1.一种三维内容表示系统，包括：
2.根据权利要求1所述的三维内容表示系统，其中所述计算装置包括传送所述表示内容以及使用所述第二机器学习模型对所述多个图像进行处理所得到的深度图至所述客户端装置，且所述客户端装置包括使用所述表示内容及所述深度图产生所述表示内容的三维表示。
3.根据权利要求1所述的三维内容表示系统，其中所述计算装置包括传送使用所述第二机器学习模型对所述多个图像进行处理所得到的深度图至所述客户端装置，且所述客户端装置包括从所述内容递送网络接收所述表示内容，并使用所述表示内容及所述深度图产生所述表示内容的三维表示。
4.根...
【技术特征摘要】
1.一种三维内容表示系统，包括：
2.根据权利要求1所述的三维内容表示系统，其中所述计算装置包括传送所述表示内容以及使用所述第二机器学习模型对所述多个图像进行处理所得到的深度图至所述客户端装置，且所述客户端装置包括使用所述表示内容及所述深度图产生所述表示内容的三维表示。
3.根据权利要求1所述的三维内容表示系统，其中所述计算装置包括传送使用所述第二机器学习模型对所述多个图像进行处理所得到的深度图至所述客户端装置，且所述客户端装置包括从所述内容递送网络接收所述表示内容，并使用所述表示内容及所述深度图产生所述表示内容的三维表示。
4.根据权利要求1所述的三维内容表示系统，其中所述计算装置包括使用所述第二机器学习模型对所述多个图像进行处理以得到深度图，并使用所述表示内容及所述深度图产生所述表示内容的三维表示，以及将所述表示内容的所述三维表示传送或以串流方式传播到所述客户端装置上显示。
5.根据权利要求1所述的三维内容表示系统，其中所述计算装置包括：
6.根据权利要求1所述的三维内容表示系统，其中所述计算装置包括：
7.根据权利要求1所述的三维内容表示系统，其中所述第一机器学习模型包括比所述多个机器学习模型中的每一者多的层。
8.一种三维内容表示方法，适用于包括内容递送网络、客户端装置及计算装置的三维内容表示系统，所述方法包括下列步骤：
9.根据权利要求8所述的方法，更包括：
10.根据权利要求8所述的方法，更包括：
11.根据权利要求8所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：林恺翔，周宏春，蔡东展，王杰生，林士豪，徐文正，
申请(专利权)人：宏碁股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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