基于强化学习的用于端到端的基于神经网络的视频压缩的率控制

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202380068142.9

申请日：

2023-09-22

公开(公告)号：

CN119923651A

公开(公告)日：

2025-05-02

发明(设计)人：

F·拉卡普 U·迪内沙 H·崔 S·M·乌尔·哈克

申请人：

交互数字VC控股公司

申请人地址：

美国特拉华州

IPC主分类号：

G06N3/045

IPC分类号：

H04N19/124 H04N19/147 H04N19/177

代理机构：

北京市中伦律师事务所 11410

代理人：

钟锦舜

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-05-02	公开	公开
2025-09-30	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/045申请日:20230922

共 50 条

[1]

基于长范围端对端深度学习的视频压缩 [P].

F·加尔平 ;

H·范 ;

J·贝盖特 .

美国专利 :CN114450965B ,2025-12-16

[2]

基于长范围端对端深度学习的视频压缩 [P].

F·加尔平 ;

H·范 ;

J·贝盖特 .

中国专利 :CN114450965A ,2022-05-06

[3]

基于端到端神经网络的压缩系统的训练方法 [P].

F·勒斐伏尔 ;

F·加尔平 ;

F·拉卡佩 ;

崔孝敏 .

美国专利 :CN120051780A ,2025-05-27

[4]

基于神经网络的时域-空域自适应视频压缩 [P].

张召宾 ;

张莉 ;

李跃 ;

张凯 .

中国专利 :CN115442618A ,2022-12-06

[5]

用于端到端图像/视频压缩的潜在编码 [P].

F·加尔平 ;

F·拉卡佩 ;

F·勒斐伏尔 ;

M·巴希拉尔 .

法国专利 :CN120019664A ,2025-05-16

[6]

用于视频压缩的基于时间注意力的神经网络 [P].

V·R·莫汉 ;

F·拉卡佩 ;

U·迪内沙 ;

崔孝敏 .

美国专利 :CN118489248A ,2024-08-13

[7]

基于深度神经网络的视频压缩方法 [P].

马展 ;

陈彤 ;

刘浩杰 .

中国专利 :CN107396124A ,2017-11-24

[8]

基于Swin TransGAN的端到端深度视频压缩方法 [P].

杨昊严 ;

周明亮 ;

尚赵伟 ;

蒲华燕 ;

罗均 ;

向涛 .

中国专利 :CN115633180A ,2023-01-20

[9]

基于Swin TransGAN的端到端深度视频压缩方法 [P].

杨昊严 ;

周明亮 ;

尚赵伟 ;

蒲华燕 ;

罗均 ;

向涛 .

中国专利 :CN115633180B ,2025-05-27

[10]

用于端到端图像/视频压缩的均匀矢量量化 [P].

M·巴西拉尔 ;

K·纳赛尔 ;

F·加尔平 ;

P·赫利尔 .

法国专利 :CN119999216A ,2025-05-13

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