基于预测模型训练的特征编码/解码方法和设备、以及其中存储有比特流的记录介质技术

提供了特征编码/解码方法和设备、以及由该特征编码方法生成的计算机可读记录介质。根据本公开，由特征解码设备执行的解码方法包括以下步骤：基于重构的邻居样本对预测模型进行训练；通过使用经训练的预测模型来预测当前块；以及基于当前块的残差信息和所预测的当前块来重构当前块。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本公开涉及特征编码/解码方法及装置，并且具体地，涉及基于预测模型训练的特征编码/解码方法和设备、以及存储由本公开的特征编码方法/设备生成的比特流的记录介质。

技术介绍

1、随着机器学习技术的发展，对基于图像处理的人工智能服务的需求日益增加。为了在有限的资源内有效处理人工智能服务所需的大量图像数据，对机器任务性能优化的图像压缩技术至关重要。然而，现有的图像压缩技术已经以针对人类视觉的高分辨率、高质量图像处理为目标而开发，并且存在不适合人工智能服务的问题。相应地，适合人工智能服务的面向机器的新型图像压缩技术的研发正在积极进行。

技术实现思路

1、技术问题

2、本公开的目的是提供一种具有改进的编码/解码效率的特征编码/解码方法和设备。

3、本公开的另一目的是提供一种特征编码/解码方法和设备，其训练预测模型并使用该预测模型进行预测。

4、本公开的另一目的是提供一种特征编码/解码方法和设备，其配置完全训练的预测模型的列表，并利用列表中的预测模型之一进行预测或作为用于训练的初始值。...

【技术保护点】

1.一种由特征解码设备执行的特征解码方法，所述特征解码方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的特征解码方法，其中，所述训练的步骤包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的特征解码方法，其中，所述第一预测模型被训练基于关于次数的信息导出的次数一样多次，并且

4.根据权利要求3所述的特征解码方法，其中，关于所述次数的所述信息指示从所述第一预测模型被训练的次数中减去预定的默认次数而得到的次数。

5.根据权利要求1所述的特征解码方法，其中，基于预测模式信息来执行训练，所述预测模式信息是从比特流获得的并且指示所述当前块的预测模式为基于训练的预测。<...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种由特征解码设备执行的特征解码方法，所述特征解码方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的特征解码方法，其中，所述训练的步骤包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的特征解码方法，其中，所述第一预测模型被训练基于关于次数的信息导出的次数一样多次，并且

4.根据权利要求3所述的特征解码方法，其中，关于所述次数的所述信息指示从所述第一预测模型被训练的次数中减去预定的默认次数而得到的次数。

5.根据权利要求1所述的特征解码方法，其中，基于预测模式信息来执行训练，所述预测模式信息是从比特流获得的并且指示所述当前块的预测模式为基于训练的预测。

6.根据权利要求2所述的特征解码方法，其中，所述第一预测模型是至少一个或...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭东圭，林宰显，金哲瑾，
申请(专利权)人：LG电子株式会社，
类型：发明
国别省市：