特許7929154IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

本開示の概括的には、ニューラルネットワーク・アーキテクチャーに基づいてデータをエンコードおよびデコードする分野に関する。特に、いくつかの複数の処理層を使用して、ビットストリームからの画像および／またはビデオをそのようにエンコードおよびデコードするための方法および装置

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

ニューラルネットワークを備える異なるアーキテクチャーのデバイス／プラットフォームのデバイス相互運用性を改善するための方法および装置を提供する。デバイスの相互運用性とは、2つのデバイス／プラットフォーム上で同じ入力データを用いて同じ手順を実行することが、両方のデバイス／プラットフォームについて同じ結果を与えることを意味する。特に、エントロピー・モデルに基づくデータ、たとえば画像データのコーディングおよび／または圧縮および圧縮解除の文脈において、同じまたは相補的な技術的効果を提供するために、エンコード側およびデコード側でそれぞれ実質的にビット精確な処理結果を提供することが決定的に重要な問題である。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

および他の目的は、独立請求項の主題によって達成される。さらなる実装は、従属請求項、明細書、および図面から明らかである。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

以下、本開示の実施形態を添付の図および図面を参照して、より詳細に説明する。
【図1】 ニューラルネットワークの諸層によって処理されるチャネルを示す概略図である。
【図2】 ニューラルネットワークのオートエンコーダ・タイプを示す概略図である。
【図3A】 エンコーダおよびデコーダ側がハイパープライアー・モデルを含む例示的なネットワーク・アーキテクチャーを示す概略図である。
【図3B】 エンコーダ側がハイパープライアー・モデルを含む一般的なネットワーク・アーキテクチャーを示す概略図である。
【図3C】 デコーダ側がハイパープライアー・モデルを含む一般的なネットワーク・アーキテクチャーを示す概略図である。
【図4】 エンコーダおよびデコーダ側がハイパープライアー・モデルを含む例示的なネットワーク・アーキテクチャーを示す概略図である。
【図5】 マシン・ビジョン・タスクなどのマシン・ベースのタスクのためのクラウド・ベースの解決策の構造を示すブロック図である。
【図6】 ニューラルネットワークに基づくエンドツーエンド・ビデオ圧縮フレームワークを示すブロック図である。
【図7】 トランスフォーマーを示す図である。
【図8】 ニューラルネットワーク層を示す図である。
【図9】 ある実施形態によるニューラルネットワークを示す図である。
【図10】 入力データのクリッピングを含む、ニューラルネットワークを動作させる方法を示すフローチャートである。
【図11】 ある実施形態による、クリッピング、スケーリング、および丸め、ならびにスケーリング解除のためのユニットを備えるニューラルネットワークを示す図である。
【図12】 ニューラルネットワーク層の重みの調整を含むニューラルネットワークを動作させる方法を示すフローチャートである。
【図13】 近似活性化関数を実装することを含む、ニューラルネットワークを動作させる方法を示すフローチャートである。
【図14】 ある実施形態による、近似された活性化関数を含むニューラルネットワークを示す図である。
【図15】 図10、図12、および図13に示された方法のステップを実行するように構成された装置を示す図である。
【図16】 本開示の実施形態を実装するように構成されたビデオ・コーディング・システムの一例を示すブロック図である。
【図17】 本開示の実施形態を実装するように構成されたビデオ・コーディング・システムの別の例を示すブロック図である。
【図18】 エンコード装置またはデコード装置の一例を示すブロック図である。
【図19】 エンコード装置またはデコード装置の別の例を示すブロック図である。
異なる図面における同様の参照番号および指定は、同様の要素を示しうる。

代表図 図1本件の代表的な図

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