【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开的实施例总体上涉及可视数据处理技术，更具体地涉及基于神经网络的可视数据编解码。
技术介绍
1、在过去的十年中，深度学习在各个领域，尤其是在计算机视觉和图像处理领域，取得了快速的发展。神经网络最初是通过神经科学和数学的跨学科研究而专利技术的。它在非线性变换和分类的背景中表现出强大的能力。在过去的五年中，基于神经网络的图像/视频压缩技术取得了显著的进展。据报道，最新的基于神经网络的图像压缩算法实现了与多功能视频编解码(vvc)相当的率失真(r-d)性能。随着神经图像压缩性能的不断提高，基于神经网络的视频压缩已成为一个积极发展的研究领域。然而，基于神经网络的图像/视频编解码的编解码质量通常被期望进一步提高。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种用于可视数据处理的解决方案。
2、在第一方面，提出了一种用于可视数据处理的方法。该方法包括：针对利用基于神经网络(nn)的模型在可视数据与可视数据的比特流之间的转换，通过对至少一个概率参数样点和至少一个值执行一个或多个整数运算来确定...
【技术保护点】
1.一种用于可视数据处理的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述掩码样点执行所述转换包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中如果所述一个或多个样点是整数，则经调整的所述一个或多个样点是整数。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中针对所述一个或多个整数运算中的每个整数运算，如果所述整数运算的所有操作数都是整数，则所述整数运算的结果是整数。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述一个或多个整数运算的所有操作数都是整数。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述一...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于可视数据处理的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述掩码样点执行所述转换包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中如果所述一个或多个样点是整数，则经调整的所述一个或多个样点是整数。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中针对所述一个或多个整数运算中的每个整数运算，如果所述整数运算的所有操作数都是整数，则所述整数运算的结果是整数。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述一个或多个整数运算的所有操作数都是整数。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述一个或多个整数运算包括比较运算，并且所述掩码样点基于对所述至少一个概率参数样点和所述至少一个值执行所述比较运算的结果而被确定。
7.根据权利要求6所述的方法，其中取决于所述比较运算的操作数是否满足所述比较运算的条件，所述比较运算的结果是第一整数值或第二整数值。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述第一整数值或所述第二整数值等于所述比较运算的所述操作数之一。
9.根据权利要求4至8中任一项所述的方法，其中与所述可视数据的所述潜在表示相关联的一个或多个样点在跳过模式过程中基于所述掩码样点被调整。
10.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述一个或多个整数运算包括以下中的至少一项：
11.根据权利要求10所述的方法，其中所述至少一个概率参数样点包括多个概率参数样点，并且求和运算对所述多个概率参数样点中的在第一尺寸的块内的部分概率参数样点上被执行。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述第一尺寸是n×n，并且n是非负整数。
13.根据权利要求10至12中任一项所述的方法，其中所述掩码样点基于所述至少一个值和所述求和运算的结果被确定。
14.根据权利要求10至13中任一项所述的方法，其中与所述可视数据的所述潜在表示相关联的一个或多个样点在残差和方差缩放(rvs)过程或合成前的潜在缩放(lsbs)过程中基于所述掩码样点被调整。
15.根据权利要求2至14所述的方法，其中所述一个或多个样点通过将所述一个或多个样点和基于所述掩码样点的缩放因子相乘被调整。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其中所述至少一个值包括单个阈值。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中所述至少一个概率参数样点包括以下中的至少一项：
18.根据权利要求1至17中任一项所述的方法，其中所述至少一个概率参数样点中的每个概率参数样点是三维张量或三维矩阵中的元素。
19.根据权利要求1至...
【专利技术属性】
技术研发人员：S·艾森力克，王萌，吴耀军，张召宾，张凯，张莉，
申请(专利权)人：抖音视界有限公司，
类型：发明
国别省市：
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