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公开(公告)号:CN118689375A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202310321360.0
申请日:2023-03-23
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: G06F3/06
摘要: 本申请实施例公开了一种存储洗牌数据的方法、装置及存储介质,属于存储技术领域。所述方法包括:执行单元按照第一负载均衡策略将第一洗牌数据存储至至少一个远端洗牌服务RSS节点;执行单元获取第一RSS节点的扩展RSS节点;执行单元更新第一负载均衡策略,得到第二负载均衡策略,以按照第二负载均衡策略存储第二洗牌数据。因此,执行单元在目标应用程序的运行过程中,可以针对某个RSS节点获取扩展RSS节点,进而更新负载均衡策略,从而避免在目标应用程序的整个运行过程中均按照同一个负载均衡策略存储洗牌数据。这样可以避免单个RSS节点的负载压力过大。
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公开(公告)号:CN115861674A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202111117649.8
申请日:2021-09-23
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T15/20
摘要: 本发明实施例公开了一种画质评估方法、画质评估模型训练方法及相关产品,具体可以应用于人工智能AI领域中的画质检测技术领域,其中的画质评估方法包括获取渲染结果,渲染结果包括使用同一种渲染效果渲染的N个图像,N为正整数;分别提取所述N个图像中每个图像的语义特征,语义特征为K维特征,K为正整数;根据所述N个图像中每个图像的语义特征,从所述N个图像中筛选得到M个图像,M为正整数,且M小于N;分别提取所述M个图像中每个图像的统计特征,所述统计特征为L维特征,L为正整数,且L小于K;根据所述M个图像中每个图像的所述语义特征和所述统计特征,得到所述M个图像中每个图像的评估值。本申请可以提升画质评估的准确度。
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公开(公告)号:CN105637865B
公开(公告)日:2019-11-19
申请号:CN201580001241.0
申请日:2015-02-05
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: H04N19/122 , H04N19/176 , H04N19/597 , H04N19/59
摘要: 一种图像预测方法和相关设备。一种图像预测方法包括:获取尺寸为N*M的图像块的楔形查询模板集;对所述尺寸为N*M的图像块的楔形查询模板集之中的K个二值化分块模板进行下采样处理以得到K个下采样处理后的二值化分块模板,所述K大于0的整数;将得到的所述K个下采样处理后的二值化分块模板添加到尺寸为P*Q的图像块的楔形查询模板集中,利用所述尺寸为P*Q的图像块的楔形查询模板集对尺寸为P*Q的图像块进行预测;所述N和所述M为正整数,N/P等于2的正整数倍,M/Q等于2的正整数倍。本发明实施例提供的技术方案有利于降低编解码设备存储楔形查询模板集所需存储空间。
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公开(公告)号:CN103826134B
公开(公告)日:2017-08-18
申请号:CN201410111041.8
申请日:2014-03-21
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: H04N19/593 , H04N19/597 , H04N19/17 , H04N19/105
摘要: 本发明实施例提供一种图像帧内预测方法及装置,该方法包括:将当前编码深度单元划分为第一分区和第二分区;根据所述第一分区和第二分区中像素点的分布,在参考像素中确定第一像素点作为所述第一分区的CPV预测值、在参考像素中确定第二像素点为所述第二分区的CPV预测值;根据所述第一分区的CPV预测值和所述第二分区的CPV预测值对所述当前编码深度单元进行帧内预测。本发明实施例中,直接确定出两个分区的CPV预测值,降低了选择CPV的复杂度,且不会影响到编码结果。
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公开(公告)号:CN103826134A
公开(公告)日:2014-05-28
申请号:CN201410111041.8
申请日:2014-03-21
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: H04N19/593 , H04N19/597 , H04N19/17 , H04N19/105
摘要: 本发明实施例提供一种图像帧内预测方法及装置,该方法包括:将当前编码深度单元划分为第一分区和第二分区;根据所述第一分区和第二分区中像素点的分布,在参考像素中确定第一像素点作为所述第一分区的CPV预测值、在参考像素中确定第二像素点为所述第二分区的CPV预测值;根据所述第一分区的CPV预测值和所述第二分区的CPV预测值对所述当前编码深度单元进行帧内预测。本发明实施例中,直接确定出两个分区的CPV预测值,降低了选择CPV的复杂度,且不会影响到编码结果。
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公开(公告)号:CN110832859A
公开(公告)日:2020-02-21
申请号:CN201780092906.2
申请日:2017-07-11
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: H04N19/159
摘要: 本发明公开了一种基于模板匹配的解码方法,其特征在于,包括:获取预测方向标识和当前图像块的编码数据;在所述预测方向标识的值表示所述当前图像块的编码数据根据当前图像块的第一运动信息列表以及当前图像块的第二运动信息列表对所述当前图像块进行双向预测得到时,确定所述当前图像块的第一运动信息列表和所述当前图像块的第二运动信息列表;根据所述第一运动信息列表,确定第一运动信息;根据所述第二运动信息列表,确定第二运动信息;根据所述第一运动信息、所述第二运动信息和所述当前图像块的编码数据,得到所述当前图像块的重建图像块。使用本发明提供的方案,可以提高解码的性能并降低解码的计算复杂度。
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公开(公告)号:CN110944177B
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN201811150819.0
申请日:2018-09-29
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: H04N19/119 , H04N19/122 , H04N19/124 , H04N19/44
摘要: 本发明公开了一种视频解码方法和视频解码器。所述方法包括:解析接收的码流,以获得当前块进行逆变换处理的变换矩阵对的指示信息以及所述当前块的量化系数;对所述当前块的量化系数进行逆量化处理以获得所述当前块的反量化系数;根据所述指示信息从四个候选变换矩阵对中确定所述当前块进行逆变换处理的变换矩阵对;所述四个候选变换矩阵对所包括的水平方向变换矩阵和垂直方向变换矩阵均为预设的两个变换矩阵中的一个;所述两个变换矩阵中一个为DST4矩阵或DST4矩阵的变形,所述两个变换矩阵中的另一个为DCT2’矩阵或DCT2’矩阵的变形;根据所述当前块进行逆变换处理的变换矩阵对获得所述当前块的重构块。使用本专利,可以(56)对比文件Amir Said等.Complexity Reduction forAdaptive Multiple Transforms (AMTs) usingAdjustment Stages.Joint Video ExpertsTeam (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 JVET-J0066-v3.2018,JVET-J0066-v2的摘要、第2节.
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公开(公告)号:CN110832859B
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN201780092906.2
申请日:2017-07-11
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: H04N19/159
摘要: 本发明公开了一种基于模板匹配的解码方法,其特征在于,包括:获取预测方向标识和当前图像块的编码数据;在所述预测方向标识的值表示所述当前图像块的编码数据根据当前图像块的第一运动信息列表以及当前图像块的第二运动信息列表对所述当前图像块进行双向预测得到时,确定所述当前图像块的第一运动信息列表和所述当前图像块的第二运动信息列表;根据所述第一运动信息列表,确定第一运动信息;根据所述第二运动信息列表,确定第二运动信息;根据所述第一运动信息、所述第二运动信息和所述当前图像块的编码数据,得到所述当前图像块的重建图像块。使用本发明提供的方案,可以提高解码的性能并降低解码的计算复杂度。
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公开(公告)号:CN109922340A
公开(公告)日:2019-06-21
申请号:CN201711327990.X
申请日:2017-12-13
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: H04N19/122 , H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/573 , H04N19/61
摘要: 本申请提供一种图像编解码方法、装置、系统及存储介质,该方法包括:确定当前待编码图像块的目标重建图像块的位置信息,其中,目标重建图像块是用于确定当前待编码图像块的运动信息的重建图像块;根据目标重建图像块的位置信息,确定第一变换核组;根据第一变换核组,对当前待编码图像块的残差信号进行变换,得到变换系数。从而降低编码复杂度,提高编码效率。
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公开(公告)号:CN104284195B
公开(公告)日:2018-12-25
申请号:CN201410535905.9
申请日:2014-10-11
申请人: 华为技术有限公司
IPC分类号: H04N19/597 , H04N19/513
摘要: 本发明公开了一种三维视频中的深度图预测方法,包括:获取当前深度块对应的纹理块;获取该纹理块对应的纹理参考块,以及该当前深度块对应的深度参考块;根据该纹理块和该纹理参考块,确定该深度参考块对应的权重集合;根据该深度参考块和该深度参考块对应的权重集合,确定该当前深度块的预测值。本发明实施例中,首先根据纹理块和纹理参考块,为深度参考块设置对应的权重集合,然后,根据深度参考块及其对应的权重集合,确定当前深度块的预测值,与现有技术中直接利用深度参考块确定当前深度块预测值的方式相比,权重集合的引入能够有效降低残差,提高编解码效率。
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