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龍圖騰網獲悉騰訊美國有限責任公司申請的專利自適應神經網絡圖像壓縮方法、裝置、存儲介質及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115500089B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202280003804.X，技術領域涉及：H04N19/00；該發明授權自適應神經網絡圖像壓縮方法、裝置、存儲介質及設備是由蔣薇;王煒;許曉中;劉杉設計研發完成，并于2022-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本自適應神經網絡圖像壓縮方法、裝置、存儲介質及設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于元學習的自適應神經網絡圖像壓縮方法、裝置、存儲介質及計算機設備。所述方法包括：使用原始的輸入圖像和目標質量控制參數，生成替代輸入圖像和替代目標質量控制參數，其中，所述替代輸入圖像是所述輸入圖像的修改版本，所述替代目標質量控制參數是所述目標質量控制參數的修改版本；及，使用編碼神經網絡，基于所述替代目標質量控制參數，對所述替代輸入圖像進行編碼，以生成所述替代輸入圖像的壓縮表示。

本發明授權自適應神經網絡圖像壓縮方法、裝置、存儲介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于元學習的自適應神經網絡圖像壓縮方法，其特征在于，包括： 使用原始的輸入圖像x和目標質量控制參數Λ，生成替代輸入圖像x’和替代目標質量控制參數Λ’，包括： 對于每次迭代： 基于重建圖像和所述輸入圖像x，按照下式1，計算失真損失 其中，q為質量度量的數量，權重wi≥0，所述目標質量控制參數Λ是包括所有權重wi和目標折衷超參數λ的單個向量，Λ＝[w1,…wq,λ]； 將所述失真損失與速率損失組合，按照下式2，計算總率失真損失 其中，給定所述替代輸入圖像x’和所述替代目標質量控制參數Λ’，計算壓縮表示所述速率損失表征所述壓縮表示的比特消耗； 使用后向傳播，計算所述總率失真損失的梯度； 基于所述總率失真損失的梯度，更新所述替代輸入圖像x’和所述替代目標質量控制參數Λ’；其中，在執行首次迭代時，所述替代輸入圖像x’被初始化為所述輸入圖像x，所述替代目標質量控制參數Λ’被初始化為所述目標質量控制參數Λ；及， 使用編碼神經網絡，基于所述替代目標質量控制參數Λ’，對所述替代輸入圖像x’進行編碼，以生成所述替代輸入圖像x’的壓縮表示。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊美國有限責任公司，其通訊地址為：美國加利福尼亞州帕洛阿爾托公園大道2747號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。