《信息技术面向机器智能的数据编码图像》

3.13.23.33.43.53.63.73.83.93.103.113.123.133.143.153.16+5-5*43/4整除运算，沿向0的取值方向截断。例如，7/÷4 a b4Σiafi5自变量i取由a到b（含b）的所有整数值时，函数fi的累加和44!2>77<7788符级&9|~26611j——上界。5.9.1描述方法{…}if(condition)for(initialstatement;condi5.9.2函数5.9.2.1概述5.9.2.2byte_aligned()5.9.2.3next_bits(n)5.9.2.4read_bits(n)5.9.3描述符u(n)义for(j=0;j<h_out;j++){}}}}}}}for(j=0;j<h_out;j++)}张量设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时交叉超分重组简略表示为for(j=0;j<h_in;j++){}}}}张量设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时交叉降分重组简略表示为for(j=0;j<h_out;j++){}}}}for(j=0;j<h;j++)for(j=0;j<h_out;j++){output[i][j][k}}}}for(j=0;j<h_out;j++){}}}}中的一部分参数，在解析和解码过程中不再变化。此时二维深度卷积简略表示为张量设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时二维深度卷积简略表示为for(j=0;j<h_out;j++){}}}}}}}张量设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时二维整数卷积简略表示为IntConvConv(c_in,c_out,sfor(j=0;j<h_out;j++)for(j=0;j<h_in;j++)中的一部分参数，在解析和解码过程中不再变化。此时二维转置卷积简略表示为张量设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时二维转置卷积简略表示为for(j=0;j<h_in;j++)}设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时张量填充简略表示为for(j=0;j<h_out;j++)if(i>=front&i<(c_out–back)&j>=left&j<(h_outoutput[i][j][k]=input[i–front}for(j=0;j<h_out;j++)}for(j=0;j<h;j++)}设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时张量截断简略表示为for(j=0;j<h;j++)output[i][j][k]=clip3(lo}for(j=0;j<h;j++)}张量设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时二维加权卷积简略表示为for(j=0;j<h;j++)张量设置为该系列操作中当前操作的前一个操作的输出张量，此时二维残差卷积简略表示为6.1.1起始码if(image_structure_enabled_flag)if(image_rec_enabled_flag)}u(8)u(8)if(image_structure_enabled_flau(16)u(16)}u(1)imh_extension_data_bytu(8)}}u(5)for(j=0;j<zH;j++)for(j=0;j<yH;j++)u(1)if(ifd_extension_flag){ifd_extension_data_byte[u(8)}}u(4)for(j=0;j<iW/bS;j++)u(8)u(1)if(bounding_boxes_enabled_flau(8)}}u(1)isd_extension_data_byteu(8)}}u(6)u(6)u(6)u(6)u(4)u(1)}012KeypointR-CNNX101-FPN（姿态估计）中res2及其后续012345678916位无符号整数。表示图像特征数据中扩展数据的长度，以字节为单位。如果位流中不存在01bounding_box_categor01人2车16位无符号整数。表示图像结构数据中扩展数据的长度，以字节为单位。如果位流中不存在01237.4.1通则a)如果当前语法元素是z，进行7.4.2的初始化操作，然后执行7.4.3的操作；b)如果当前语法元素是y_residue，进行7.4.2的初始化操作，然后执行7.4.4的操作。7.4.2初始化MaskCdf=0x0000000000000001<<CdfPrecision–1MaskBypass=0x00000001<<Byp7.4.5概率估计for(j=0;j<yH;j++){}}}Clip(0,2^yP-1)ABS()Crop(yH,yW)Clip(0,2^yP-1)ABS()Crop(yH,yW)Shuffle(4)IntConv(C,C*16,1,1,1)ReLU()IntConv(C,C,1,3,3)ReLU()IntConv(C,C,1,1,1)z7.4.6数值熵解析7.4.6.1通则CDFCur=State&MaskCdf}7.4.6.2解析状态值检验New=read_bits(StatePrec7.4.6.3熵解析跳过RawVal=(BypassVal<<j++7.4.6.4跳过熵解析的数据读取），），），a)按照第6章规定的位流中语法元素的顺序，使用第7章规定的解析过程逐个解析图像位流中8.3.1通则），），8.3.2特征张量解码8.3.2.1通则）；）；）；8.3.2.2反量化for(j=0;j<yH;j++)yResDQ[i][j][k]=flo8.3.2.3超先验张量超分LeakyReLU()Conv(C,C*2,1,3,3)LeakyReLU()Crop(yH,yW)Tconv(c,c,2,4,4)Conv(C,C,LeakyReLU()Conv(C,C*2,1,3,3)LeakyReLU()Crop(yH,yW)Tconv(c,c,2,4,4)Conv(C,C,1,3,3)LeakyReLU()Crop(zH*2,zW*2)Tconv(C,C,2,4,4)Conv(C,C,1,1,1)8.3.2.4特征张量预测补偿8.3.2.4.1通则）；）；）；）；）；）；）；8.3.2.4.2第0阶特征张量预测）；8.3.2.4.3第1阶特征张量预测）；8.3.2.4.4第2阶特征张量预测8.3.2.4.5第3阶特征张量预测8.3.2.4.6第4阶特征张量预测8.3.2.4.7第5阶特征张量预测8.3.2.4.8第6阶特征张量预测8.3.2.4.9第7阶特征张量预测8.3.2.4.10预测张量调整CrossDownShuffle()Conv(C,C/2,1,3,3)ReLUCrossDownShuffle()Conv(C,C/2,1,3,3)ReLU()Conv(C,C,1,3,3)ReLU()Conv(C/2,C,1,3,3)CrossUpShuffle()8.3.2.4.11预测融合Conv(C*7/4,C/2,1,3,3)ReLU()Conv(C*7/4,C/2,1,3,3)ReLU()Conv(C*9/4,C*7/4,1,1,1)ReLU()Conv(C*3,C*9/4,1,1,1)8.3.2.5特征张量调制for(j=0;j<yW;j++)for(j=0;j<yH;j++)Conv(C,C,1,1,1)Conv(C,C,1,1,1)DepthConv(C,1,3,3)ReLU()Conv(1,C,1,3,3)Conv(C,C,1,1,1)DepthConv(C,1,3,3)8.3.3特征张量超分ResConv(C,C,0)MaskConv(C)Shuffle(2)Conv(C,C*4,1,3,3)ResConv(C,C,0)MaskConv(C)Shuffle(2)Conv(C,C*4,1,3,3)ResConv(C,C,0)MaskConv(C)Shuffle(2)Conv(C,C*4,1,3,3)ResConv(C,C,0)r8.4.1通则），8.4.2解码目标框