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摘要: 打开 .png 格式的图像时,计算机会进行以下步骤: 读取文件头:计算机首先读取图像文件的文件头,确定这是一个 .png 格式的文件。 解析图像数据:计算机会解析图像数据块,这些数据块包含了图像的像素信息、色彩类型、图像尺寸等。这些数据块的格式和内容在 PNG 规范中有详细定义。 解压缩数据:PNG 阅读全文
posted @ 2024-03-03 14:49 浪矢-CL 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本地图像在上传服务器时,由于所占存储空间比较大,一般会进行压缩上传: 一般分为前端压缩和后端压缩。 前端压缩:在上传之前在客户端的进行压缩,然后再上传。 后端压缩:在服务器端接收到上传的图片后,在服务器端对图片进行压缩。 通常进行先进行前端压缩,然后如果图像仍然太大,则会进行二次压缩。 那么上传时的 阅读全文
posted @ 2024-03-01 16:23 浪矢-CL 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 其实现原理非常像之前学的图像压缩的兄弟——视频压缩: VAE Encoder(变分视频压缩,将其压缩到低维的隐空间中降低计算量) 借用Google DeepMind的NaViT (2023.07) 支持了原始比例和分辨率,从而使其采样灵活并提高取景构图能力。 Transform Diffusion 阅读全文
posted @ 2024-02-28 16:12 浪矢-CL 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录简介训练过程将可视化数据转化为patch使用不同分辨率、持续时间及纵横比的视频数据的优势关键点 参考openAi提供的技术文档:https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators 简介 Sora 是一种通 阅读全文
posted @ 2024-02-22 17:16 浪矢-CL 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录简介模型核心代码性能实验 简介 描述了一个变分自编码器的端到端图像压缩模型。这个模型结合了超先验来捕获潜在表示的空间依赖性,这种超先验涉及到了边信息。并且该模型与底层的自编码器结合一起进行端到端优化。 模型 熵编码依赖于编码器和解码器共享的量化表示的先验概率模型(熵模型)。这种压缩潜在表示的熵模 阅读全文
posted @ 2024-01-16 19:31 浪矢-CL 阅读(265) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 可以ctrl+9打开命令行,在命令行输入命令 GRAPHICSCONFIG 2 得到以下图片 3 点击详细信息 4 选中,平滑线显示 5 会发现图像变得平滑 阅读全文
posted @ 2024-01-08 16:41 浪矢-CL 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录安装pytorch环境下载compressai 安装pytorch环境 首先使用conda创建新环境(python和cuda版本根据自己服务器类型选择) conda create -n env_name python=3.8 cudatoolkit=10.1 cudnn 然后在新环境安装相应版本 阅读全文
posted @ 2023-12-30 20:33 浪矢-CL 阅读(503) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在安装compressai的时候,想用它自带的setup.py把相应库安装好,但是需要先下载pybind11 下载时遇到如下问题: ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or direc 阅读全文
posted @ 2023-12-29 21:28 浪矢-CL 阅读(216) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录简介创新之处模型结构实验结果 什么是Quantization-Aware量化感知? 简介 该文章基于VAE提出一种多层次的图像压缩方法 专门设计了用于快速解码(CPU)的QARV网络结构,并为可变速率压缩提出自适应归一化操作。 创新之处 提出了一个算法模型,实现了更快的解码速度和更好的R-D性能 阅读全文
posted @ 2023-12-27 17:00 浪矢-CL 阅读(104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #开局命令 bash conda activate checkb nohup python examples/train.py -m cheng2020-attn -d/home/user3/compressai/examples/data2 --epochs 400 -lr 1e-4 --batc 阅读全文
posted @ 2023-12-20 17:07 浪矢-CL 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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