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申请/专利权人：上海交通大学;蒙纳什大学
摘要：一种基于上下文模型的Instant‑NGP模型压缩方法，通过构造并训练针对三维和二维混合的哈希表征定制化的上下文模型，用于对哈希表中的参数数值进行概率估计后，将估计得到的参数数值中产生哈希冲突的所有索引结点的信息进行融合，再通过算术编码技术实现熵编码，实现模型压缩的目的。本发明引入了上下文模型对哈希表征中的二值化的参数值进行估计以降低其信息熵，最后使用算术编码技术实现压缩的目的。
主权项：1.一种基于上下文模型的Instant-NGP模型压缩方法，其特征在于，通过构造并训练针对三维和二维混合的哈希表征定制化的上下文模型，用于对哈希表中的参数数值进行概率估计后，将估计得到的参数数值中产生哈希冲突的所有索引结点的信息进行哈希融合，再通过算术编码技术实现熵编码，实现模型压缩的目的；所述的上下文模型包括：一个层间上下文模型和一个维度间上下文模型，其中：层间上下文模型根据哈希表征的多层多分辨率的特性，使用浅层的哈希表征通过线性插值的方式为深层的哈希表征提供层间上下文信息；维度间上下文模型将重建好的三维的哈希表征投影到二维后，通过线性插值的方式为二维的哈希表征提供维度间上下文信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 蒙纳什大学 基于上下文模型的Instant-NGP模型压缩方法
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