11 2023 档案
摘要：参考链接 高斯建模 https://blog.csdn.net/won_t/article/details/131136591 端到端的图像压缩 码率估计 自回归模型 GaussianCondition模块 输入 潜在表示 以及 均值和方差 会返回两个值： outputs（量化后的值）、likeli
阅读全文
摘要：熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得
阅读全文
摘要：熵编码的实现 https://www.cnblogs.com/CLGYPYJ/p/17870805.html 高斯建模的熵模型 https://www.cnblogs.com/CLGYPYJ/p/17862149.html 条件概率建模熵模型更优的理论依据 https://www.cnblogs.c
阅读全文
摘要：abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型
阅读全文
摘要：提示词工程是通过使用提示词，挖掘大模型的潜力。只不过有人使用该方法做出一些违背开发者本意的事情。 简单理解是，说明我是谁，我遇到了什么，我需要提供什么帮助。通过这些提示词，让大模型精确度理解我么得需求。但有时会遇到一些安全性问题（ 有一些典型例子）。
阅读全文
摘要：目录简介模型QuantizationEntropy estimation 简介 训练这种基于网络的压缩方法有一个关键的挑战：优化编码器中潜在表示的比特率R，为了使用数量有限的比特对图像进行编码，需要将潜在的表示离散化映射到有限值的集合。而离散化是不可微的，这就给基于梯度的优化方法带
阅读全文
摘要：拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的
阅读全文
摘要：abstruct 现在的可学习图像远超过去的手工方法，成功的原因在于可学习熵模型能够预测量化浅表示的概率分布。由于CNN局部连接的特性，在建模远程依赖关系的方面存在局限性。而在图像压缩中，减少空间冗余是非常重要的，因此在该领域CNN出现瓶颈。 为克服该问题，该文章
阅读全文
摘要：详细梳理熵编码 熵编码即编码过程中按熵原理不丢失任何信息的无损编码方式，同时在有损编码中的出现，作为编码器的最后一个流程。 信息熵为信源的平均信息量（不确定性的度量）。常见的熵编码有：香农(Shannon)编码、哈夫曼(Huffman)编码，指数哥伦布编码(Exp
阅读全文
摘要：目录AbstractIntroductionPreliminary 初步介绍Variational Image Compression with Hyperprior(超先验变分图像压缩)Autoregressive Context(自回归上下文模型)Parallel Context Modelin
阅读全文
摘要：熵编码是一种无损编码方式：常见的 霍夫曼(Huffman)编码 算术编码 还有行程编码 (RLE) 基于上下文的自适应变长编码(CAVLC) 基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)。 JPEG用的是Huffman编码和算术编码，而CAVLC和CABAC是HEVC中使用的两种
阅读全文
