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JOINT FORWARD AND BACKWARD NEURAL NETWORK OPTIMIZATION IN IMAGE PROCESSING

机译:在图像处理中联合前向和落后神经网络优化

摘要

A source color grade and a destination color grade may be received by an end-to-end image mapping pipeline comprising forward and backward paths. Forward neural networks in the forward path may be applied to generate, from the source color grade, a forward reshaped color grade corresponding to the destination color grade. Backward neural networks in the backward path may be applied to generate, from the forward reshaped color grade, a backward reshaped color grade corresponding to the source color grade. An overall neural network cost function may be specified for the forward path and the backward path to generate a cost that may be used as a basis for determining operational parameters for the forward and backward neural networks.
机译:端到端图像映射流水线可以接收源颜色等级和目的地颜色等级,包括前向和向后路径。 前向路径中的前向神经网络可以应用于从源颜色等级生成对应于目的地颜色等级的正向重塑颜色等级。 可以应用向后路径中的向后神经网络,以从前向重塑的颜色等级生成后向重塑颜色等级对应于源颜色等级。 可以为前向路径和后向路径指定整体神经网络成本函数,以生成可以用作确定前向和后向神经网络的操作参数的成本的成本。

著录项

  • 公开/公告号WO2021168001A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DOLBY LABORATORIES LICENSING CORPORATION;

    申请/专利号USUS2021/018407

  • 发明设计人 SU GUAN-MING;

    申请日2021-02-17

  • 分类号H04N19/117;H04N19/134;H04N19/186;H04N19/46;G06T5;H04N19/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 20:49:53

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