基于长范围端对端深度学习的视频压缩

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202080067187.0

申请日：

2020-09-15

公开(公告)号：

CN114450965B

公开(公告)日：

2025-12-16

发明(设计)人：

F·加尔平 H·范 J·贝盖特

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：

H04N19/96

IPC分类号：

H04N19/52 H04N19/172 H04N19/61 H04N19/119 H04N19/192 H04N19/577 H04N19/105 H04N19/103 H04N19/17 H04N19/543 H04N19/176

代理机构：

中国专利代理(香港)有限公司 72001

代理人：

李雪娜;吕传奇

法律状态：

授权

国省代码：

引用

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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 .

中国专利 :CN114450965A ,2022-05-06

[2]

基于深度学习的端到端视频压缩方法、系统及存储介质 [P].

马思伟 ;

贾川民 ;

赵政辉 ;

王苫社 .

中国专利 :CN111405283B ,2020-07-10

[3]

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

[4]

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

[5]

基于深度学习的视频压缩方法和装置 [P].

王岩 .

中国专利 :CN115529457B ,2024-05-14

[6]

基于深度学习的视频压缩方法和装置 [P].

王岩 .

中国专利 :CN115529457A ,2022-12-27

[7]

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

[8]

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 [P].

F·拉卡普 ;

U·迪内沙 ;

H·崔 ;

S·M·乌尔·哈克 .

美国专利 :CN119923651A ,2025-05-02

[9]

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

[10]

用于视频压缩的基于深度学习的图像分区 [P].

F.加尔平 ;

F.拉卡普 ;

P.博尔德斯 .

中国专利 :CN111954894A ,2020-11-17

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-12-16	授权	授权