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METHOD AND APPARATUS FOR THREE-DIMENSIONAL (3D)-TREE CODING FOR NEURAL NETWORK MODEL COMPRESSION

机译:用于神经网络模型压缩的三维(3D)的方法和装置 - 编码

摘要

A method of three-dimensional (3D)-Tree coding for neural network model compression, is performed by at least one processor, and includes reshaping a four-dimensional (4D) parameter tensor of a neural network into a 3D parameter tensor of the neural network, the 3D parameter tensor comprising a convolution kernel size, an input feature size, and an output feature size, partitioning the 3D parameter tensor along a plane that is formed by the input feature size and the output feature size into 3D coding tree units (CTU3Ds), partitioning each of the CTU3Ds into a plurality of 3D coding units (CU3Ds) recursively until a predetermined depth, using a quad-tree, constructing a 3D tree for each of the plurality of CU3Ds, and entropy encoding each of a plurality of values of a plurality of nodes of the 3D tree.
机译:一种用于神经网络模型压缩的三维(3D)的方法,由至少一个处理器执行,并且包括将神经网络的四维(4d)参数张解器重塑成神经网络的3D参数张量网络,包括卷积内核大小的3D参数张量,输入特征大小和输出特征大小,沿着由输入特征大小和输出特征大小形成的平面划分3D参数张量,进入3D编码树单元( CTU3DS),将CTU3DS中的每一个递归地递归地递归地,直到使用四曲树,为多个CU3DS构建3D树,以及多个CU3D的熵编码的熵编码3D树的多个节点的值。

著录项

  • 公开/公告号US2021160545A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-05-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TENCENT AMERICA LLC;

    申请/专利号US202017081158

  • 发明设计人 WEI WANG;WEI JIANG;SHAN LIU;

    申请日2020-10-27

  • 分类号H04N19/96;H04N19/91;H04N19/13;H04N19/119;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 18:54:35

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