残差相关的专利数据

序号	专利名	申请号	申请日	公开（公告）号	公开（公告）日	发明人
1	一种基于残差网络的残差块结构	CN202210466522.5	2022-04-29	CN114861876A	2022-08-05	单纯; 宋传乐; 赖森锋
本发明涉及一种基于残差网络的残差块结构，其特征在于包括特征初始输入模块，恒等映射模块，卷积层模块，门限函数模块和输出函数模块；特征初始输入模块输入特征后，该输入特征被复制成相同的两部分，一部分通过恒等映射模块直接进行恒等映射，另一部分进入到卷积层模块和门限函数模块进行处理后输出；所述通过门限函数模块输出的输入特征与通过恒等映射模块直接进行恒等映射的输入特征相加操作后再通过输出函数模块进行输出。本发明在原结构上增加了一个门限设计，不但可以提高模型训练阶段测试集的精确度，减少训练时期每一轮的损失值；而且极大地增加了设计的自由度，可以进行更加复杂的结构设计，这对以往学习到的知识形成筛选控制作用。
2	残差处理电路和相关的残差处理方法	CN201710585109.X	2017-07-18	CN108462877A	2018-08-28	邱铭豪; 郑佳韵; 张永昌
本发明提供一种残差处理电路及相应残差处理方法。残差处理电路包括单路径流水线和单路径控制器，单路径流水线包括逆扫描电路、逆量化电路和逆变换电路，被布置为以流水线方式处理当前非零残差数据块。当前非零残差数据块是变换单元的至少一部分。单路径控制器控制在该单路径流水线处的该当前非零残差数据块的流水线处。该单路径控制器指示该逆扫描电路在该逆变换电路完成该当前非零残差数据块的逆变换处理的前半部分之前，启动下一个非零残差数据块的逆扫描处理。本发明的残差处理电路及相应残差处理方法可以提供高性能流水线架构。
3	残差处理电路和相关的残差处理方法	CN201710585109.X	2017-07-18	CN108462877B	2020-11-13	邱铭豪; 郑佳韵; 张永昌
本发明提供一种残差处理电路及相应残差处理方法。残差处理电路包括单路径流水线和单路径控制器，单路径流水线包括逆扫描电路、逆量化电路和逆变换电路，被布置为以流水线方式处理当前非零残差数据块。当前非零残差数据块是变换单元的至少一部分。单路径控制器控制在该单路径流水线处的该当前非零残差数据块的流水线处理。该单路径控制器指示该逆扫描电路在该逆变换电路完成该当前非零残差数据块的逆变换处理的前半部分之前，启动下一个非零残差数据块的逆扫描处理。本发明的残差处理电路及相应残差处理方法可以提供高性能流水线架构。
4	层间残差预测	CN201280075457.8	2012-09-28	CN104584553A	2015-04-29	张文豪; 邱怡仁; 徐理东; 韩钰; 邓智玭; 蔡晓霞
描述了包含使用层间残差预测执行可缩放视频编码的系统、装置和方法。增强层编码单元、预测单元或变换单元中的层间残差预测可使用从基础层或从较低增强层获得的残差数据。残差可受到上采样滤波和/或精炼滤波。上采样或精炼滤波器系数可预先确定，或者可自适应确定。
5	一种网络模型的残差传播方法和残差传播装置	CN202210067751.X	2022-01-20	CN116527561A	2023-08-01	许晓东; 任水迪; 韩书君; 董辰; 王碧舳
本公开提供了一种网络模型的残差传播方法和残差传播装置，涉及通信技术领域。具体实现方案为：应用于网络，网络包括路由路径，路由路径包括信源节点、中间节点和信宿节点；信源节点存储预设的信宿节点需求中的所有模型切片，信宿节点需求为信宿节点对模型切片的需求；方法包括：沿着路由路径从信宿节点向信源节点方向遍历，中间节点和/或信源节点将信宿节点需求中的模型切片发送至信宿节点。本公开中的中间节点和/或信源节点根据信宿节点需求将存在的需要部分传输至信宿节点，从而形成模型残差传播，进而不仅降低了信宿节点获取所需模型切片的时延，同时也减少了端到端通信过程中的数据冗余，提高了整体网络的资源利用率。
6	融合距离残差和概率残差的激光SLAM前端匹配方法	CN202011551246.X	2020-12-24	CN112710312B	2023-12-01	陈智君; 郝奇; 伍永健
本发明公开了一种融合距离残差和概率残差的激光SLAM前端匹配方法，具体包括如下步骤：S1、计算T时刻激光帧相对于(T‑1)时刻激光帧的距离残差；S2、对距离残与栅格概率地图在T时刻的概率残差进行非线性优化，得到T时刻的最优位姿；S3、基于T时刻最优位姿将T时刻激光帧投影至栅格概率地图，进行栅格概率地图的更新。本发明不依赖其它传感器和安装环境，降低了多传感器和改装环境的成本，提高了移动机器人定位的稳定性和精度。
7	融合距离残差和概率残差的激光SLAM前端匹配方法	CN202011551246.X	2020-12-24	CN112710312A	2021-04-27	陈智君; 郝奇; 伍永健
本发明公开了一种融合距离残差和概率残差的激光SLAM前端匹配方法，具体包括如下步骤：S1、计算T时刻激光帧相对于(T‑1)时刻激光帧的距离残差；S2、对距离残与栅格概率地图在T时刻的概率残差进行非线性优化，得到T时刻的最优位姿；S3、基于T时刻最优位姿将T时刻激光帧投影至栅格概率地图，进行栅格概率地图的更新。本发明不依赖其它传感器和安装环境，降低了多传感器和改装环境的成本，提高了移动机器人定位的稳定性和精度。
8	残差系数编解码	CN202080059763.7	2020-08-24	CN114365492B	2023-12-15	刘鸿彬; 张莉; 张凯; 傅天亮; 许继征; 王悦
公开了一种视频处理方法、设备和系统。在一个示例方面，视频处理方法包括：在视频的当前块和视频的编解码表示之间执行转换。当前块具有宽度W和高度H，并且包括允许的扫描区域，该扫描区域包括根据扫描顺序在编解码表示中编解码的非零变换系数。根据规则，允许的扫描区域被限制为当前块的部分，该规则规定允许的扫描区域的右下角位置不同于当前块的右下角位置。
9	广播式残差学习	CN202280022308.9	2022-03-25	CN117015784A	2023-11-07	B·金; S·昌; J·李; D·宋
本公开的某些方面提供了用于高效广播式残差机器学习的技术。接收包括频率维度和时间维度的输入张量，并且使用第一卷积操作来处理该输入张量以生成多维中间特征图，该多维中间特征图包括该频率维度和该时间维度。使用频率维度减少操作将多维中间特征图转换成时间维度上的一维中间特征图，并且使用第二卷积操作来处理该一维中间特征图以生成时间特征图。使用广播操作将该时间特征图扩展到频率维度以生成多维输出特征图，并且经由第一残差连接使用该多维中间特征图来扩增该多维输出特征图。
10	残差系数编解码	CN202080059763.7	2020-08-24	CN114365492A	2022-04-15	刘鸿彬; 张莉; 张凯; 傅天亮; 许继征; 王悦
公开了一种视频处理方法、设备和系统。在一个示例方面，视频处理方法包括：在视频的当前块和视频的编解码表示之间执行转换。当前块具有宽度W和高度H，并且包括允许的扫描区域，该扫描区域包括根据扫描顺序在编解码表示中编解码的非零变换系数。根据规则，允许的扫描区域被限制为当前块的部分，该规则规定允许的扫描区域的右下角位置不同于当前块的右下角位置。
11	零残差标志编解码	CN202280005480.3	2022-01-28	CN115804089A	2023-03-14	赵亮; 刘杉
本公开涉及用于零残差或零系数标志的改进的视频编解码方案。例如，公开了一种用于对视频码流中的当前块进行解码的方法。该方法可以包括：将所述当前块的至少一个相邻块的零跳过标志确定为参考零跳过标志；将用于所述当前块的预测模式确定为帧内预测模式或帧间预测模式；基于所述参考零跳过标志和所述当前预测模式，导出用于对所述当前块的所述零跳过标志进行解码的至少一个上下文；以及根据所述至少一个上下文，解码出所述当前块的零跳过标志。
12	色度残差的编解码	CN202080088818.7	2020-12-30	CN114846807A	2022-08-02	修晓宇; 陈漪纹; 马宗全; 朱弘正; 王祥林; 于冰
本申请涉及对视频数据进行解码。电子设备从视频比特流重建视频帧的多个残差块。将视频帧的多个残差块的亮度残差和色度残差分别剪裁到第一动态范围和第二动态范围中。针对每个残差块，根据视频帧的多个残差块的经剪裁的亮度残差和色度残差确定针对亮度分量的亮度残差以及针对两个色度分量的色度残差。在一些实施例中，电子设备确定色度残差的联合编解码(JCCR)模式是否被启用。根据确定JCCR模式被启用，根据JCCR方案联合确定针对两个色度分量的色度残差。
13	胶囊残差神经网络、胶囊残差神经网络的图像分类方法	CN201910309297.2	2019-04-17	CN110009097B	2023-04-07	匡平; 李凡; 何明耘; 王豪爽; 李小芳
本发明公开了一种胶囊残差神经网络和基于胶囊残差神经网络的图像分类方法，属于图像处理技术领域，胶囊残差神经网络包括CNN前端和胶囊残差神经网络后端；CNN前端包括第一残差网络和第二残差网络，第一残差网络包括若干基本识别模块和快捷方式的标识块；第二残差网络包括若干基本识别模块；基本识别模块和快捷方式的标识块包括若干卷积层和批标准化层；胶囊残差神经网络后端包括第一胶囊层和第二胶囊层，第一胶囊层输出数据信息到第二胶囊层。本发明能够解决现有技术中卷积神经网络出现的梯度消失问题且不会引入大量参数增加计算难度，进一步提高图像分类精度。
14	胶囊残差神经网络、胶囊残差神经网络的图像分类方法	CN201910309297.2	2019-04-17	CN110009097A	2019-07-12	匡平; 李凡; 何明耘; 王豪爽; 李小芳
本发明公开了一种胶囊残差神经网络和基于胶囊残差神经网络的图像分类方法，属于图像处理技术领域，胶囊残差神经网络包括CNN前端和胶囊残差神经网络后端；CNN前端包括第一残差网络和第二残差网络，第一残差网络包括若干基本识别模块和快捷方式的标识块；第二残差网络包括若干基本识别模块；基本识别模块和快捷方式的标识块包括若干卷积层和批标准化层；胶囊残差神经网络后端包括第一胶囊层和第二胶囊层，第一胶囊层输出数据信息到第二胶囊层。本发明能够解决现有技术中卷积神经网络出现的梯度消失问题且不会引入大量参数增加计算难度，进一步提高图像分类精度。
15	对残差块编码的方法和设备、对残差块解码的方法和设备	CN201510148781.3	2010-10-28	CN104780370B	2017-04-12	千岷洙; 闵正惠; 韩宇镇
提供了对残差块进行编码和解码的方法和设备。对残差块进行编码的方法包括：产生当前块的预测块；基于预测块和当前块之间的差来产生残差块；通过将残差块变换到频域来产生变换残差块；将变换残差块分割为多个频带单元；对指示多个频带单元中存在非零有效变换系数的频带单元的有效系数标志进行编码。
16	对残差块编码的方法和设备、对残差块解码的方法和设备	CN201510149594.7	2010-10-28	CN104796708A	2015-07-22	千岷洙; 闵正惠; 韩宇镇
提供了对残差块进行编码和解码的方法和设备。对残差块进行编码的方法包括：产生当前块的预测块；基于预测块和当前块之间的差来产生残差块；通过将残差块变换到频域来产生变换残差块；将变换残差块分割为多个频带单元；对指示多个频带单元中存在非零有效变换系数的频带单元的有效系数标志进行编码。
17	对残差块编码的方法和设备、对残差块解码的方法和设备	CN201510150297.4	2010-10-28	CN104780372A	2015-07-15	千岷洙; 闵正惠; 韩宇镇
提供了对残差块进行编码和解码的方法和设备。对残差块进行编码的方法包括：产生当前块的预测块；基于预测块和当前块之间的差来产生残差块；通过将残差块变换到频域来产生变换残差块；将变换残差块分割为多个频带单元；对指示多个频带单元中存在非零有效变换系数的频带单元的有效系数标志进行编码。
18	对残差块编码的方法和设备、对残差块解码的方法和设备	CN201510149195.0	2010-10-28	CN104796707A	2015-07-22	千岷洙; 闵正惠; 韩宇镇
提供了对残差块进行编码和解码的方法和设备。对残差块进行编码的方法包括：产生当前块的预测块；基于预测块和当前块之间的差来产生残差块；通过将残差块变换到频域来产生变换残差块；将变换残差块分割为多个频带单元；对指示多个频带单元中存在非零有效变换系数的频带单元的有效系数标志进行编码。
19	对残差块编码的方法和设备、对残差块解码的方法和设备	CN201080049289.6	2010-10-28	CN102598664A	2012-07-18	千岷洙; 闵正惠; 韩宇镇
提供了对残差块进行编码和解码的方法和设备。对残差块进行编码的方法包括：产生当前块的预测块；基于预测块和当前块之间的差来产生残差块；通过将残差块变换到频域来产生变换残差块；将变换残差块分割为多个频带单元；对指示多个频带单元中存在非零有效变换系数的频带单元的有效系数标志进行编码。
20	对残差块编码的方法和设备、对残差块解码的方法和设备	CN201510149521.8	2010-10-28	CN104780371B	2018-12-21	千岷洙; 闵正惠; 韩宇镇
提供了对残差块进行编码和解码的方法和设备。对残差块进行编码的方法包括：产生当前块的预测块；基于预测块和当前块之间的差来产生残差块；通过将残差块变换到频域来产生变换残差块；将变换残差块分割为多个频带单元；对指示多个频带单元中存在非零有效变换系数的频带单元的有效系数标志进行编码。

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