深度学习视频编解码开源项目介绍【持续更新】
DVC (Deep Video Compression)
- 介绍:DVC (Deep Video Compression) 是一个基于深度学习的视频压缩框架,它的目标是通过深度神经网络来提高视频编码的效率,并降低比特率,同时尽可能保持视频质量。DVC 是一个端到端的神经网络模型,它在压缩视频时利用了视频帧之间的时间冗余和空间冗余来进行优化,特别是通过光流估计和预测帧来减少需要编码的比特数。
- GitHub:https://github.com/GuoLusjtu/DVC
VCT (Video Compression Transformer)
- 介绍:VCT (Video Compression Transformer) 是一种基于 Transformer 的深度学习视频压缩模型,旨在利用 Transformer 架构强大的长程依赖建模能力,在视频压缩中实现更高效的压缩性能和更优的视觉质量。与传统的卷积神经网络(CNN)相比,Transformer 擅长处理具有长距离依赖关系的数据,这使得它在视频编码中能够更好地捕捉帧之间的全局信息,从而提高压缩效率。
- GitHub:https://github.com/google-research/google-research/tree/master/vct
Scale-Space Flow (SSF)
-
介绍:Scale-Space Flow (SSF) 是一种基于深度学习的视频压缩方法,它通过结合多尺度光流估计和深度神经网络,优化视频压缩中的时空冗余。SSF 的核心思想是通过提取视频中的时空特征,尤其是视频帧之间的运动信息(光流),来有效地压缩视频数据。这个方法主要应用于提高视频压缩的效率,同时保持较高的视觉质量。
-
论文地址:基于尺度空间流的端到端视频压缩优化方法
OpenDVC
- 介绍:OpenDVC 是一个开源的深度学习视频压缩框架,旨在通过深度学习方法优化视频编码和压缩,类似于其他深度学习视频压缩框架,如 DVC (Deep Video Compression)。OpenDVC 提供了一个基于深度神经网络的视频编码器和解码器,旨在显著提高视频压缩效率,同时保持高质量的视觉效果。与传统的视频编码标准(如 H.264 和 HEVC)相比,OpenDVC 利用神经网络模型来自动学习视频的时空特征,从而进行更高效的压缩。
- GitHub:https://github.com/RenYang-home/OpenDVC
DCVC (Deep Contextual Video Compression)
- 介绍:DCVC (Deep Contextual Video Compression) 是一种基于深度学习的视频压缩方法,它采用深度神经网络来提高视频压缩的效率,并着重于利用视频中的上下文信息来优化编码和解码过程。DCVC 旨在通过深度学习的方式,从视频的上下文信息中提取更加精准的特征,进而提高压缩率和视频质量。
- GitHub:https://github.com/microsoft/DCVC
CompressAI
-
介绍:CompressAI 是一个开源的深度学习视频和图像压缩框架,旨在通过深度学习技术提供高效的图像和视频压缩算法。该框架是由 InterDigital 研究团队开发的,旨在推动现代深度学习方法在数据压缩中的应用。CompressAI 支持基于神经网络的图像和视频压缩模型,涵盖了从端到端训练的压缩方法到基于学习的图像和视频编码器/解码器架构。
-
GitHub:https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI
NeRV (Neural Representation for Videos)
- 介绍:NeRV (Neural Representation for Videos) 是一种基于神经网络的视频表示方法,旨在通过神经网络学习和表示视频数据的高效压缩形式。它的核心思想是使用神经网络作为压缩和重建的工具,将视频内容映射到一个低维度的潜在空间,从而达到高效的视频压缩和重建。
NeRV 采用了一种神经表示(Neural Representation)方法,不同于传统的视频压缩方法(如 H.264、HEVC、VVC 等),NeRV 利用深度神经网络的强大表达能力,去学习视频帧的低维表示,并通过这种表示来进行视频的高效编码与解码。 - GitHub:https://github.com/haochen-rye/NeRV
相关文章:
深度学习视频编解码开源项目介绍【持续更新】
DVC (Deep Video Compression) 介绍:DVC (Deep Video Compression) 是一个基于深度学习的视频压缩框架,它的目标是通过深度神经网络来提高视频编码的效率,并降低比特率,同时尽可能保持视频质量。DVC 是一个端到端的神经网络模型&…...
Canva迁移策略深度解析:应对每日5000万素材增长,从MySQL到DynamoDB的蜕变
随着数字化设计的蓬勃发展,Canva作为一款备受欢迎的在线设计平台,面临着日益增长的用户生成内容挑战。每天,平台上新增的素材数量高达5000万,这对数据库系统提出了前所未有的要求。为了应对这一挑战,Canva决定对其数据…...
nacos常见面试题(2024)
nacos永久实例与临时实例区别 nacos实例有2种,分别为临时实例(一般业务服务是临时的)和永久实例(如mysql、redis这种运维服务需要实时看到状态的设置为永久实例)。 临时实例只会缓存到服务注册列表中,下线…...
68000汇编实战01-编程基础
文章目录 简介产生背景应用领域 语言学习EASy68K帮助文档IDE使用 编程语言commentslabels开始标签指令标签位置标签 opcode 操作码常用操作码数据传送算术运算逻辑运算控制流分支跳转地址跳转子程序跳转 位操作比较堆栈操作 IO操作码其他操作码 directives 指令DC指令EQU 指令S…...
你的网站真的安全吗?如何防止网站被攻击?
你的网站被黑客攻击过,很可能不止一次! 这可不是危言耸听。微软最近发布了《2024 年微软数字防御报告》,报告中写到:“Windows 用户每天面临超过 6 亿次网络犯罪和国家级别的攻击,涵盖了从勒索软件到网络钓鱼再到身份…...
UE5 材质编辑器CheapContrast 节点
在 Unreal Engine 材质编辑器中,CheapContrast 节点是一个非常实用的节点,主要用于对图像或纹理的 对比度 进行调整,且执行效率较高,适合在性能要求较高的场景中使用。 CheapContrast 节点的作用 CheapContrast 节点通过调整输入…...
健身房小程序服务渠道开展
健身不单单是锻炼身体、保持身材,也是一种社交方式,城市里门店不少,每家都有一定流量和老客,但仅靠传统线下拉客/自然流量前往和线上朋友圈、短视频发硬广等方式还不够。 商家需要找到更多潜在目标客户,而消费者也对门…...
Java基础面试题08:Java中Exception和Error有什么区别?
在Java中,Exception 和 Error 是异常处理体系的两大核心概念。要理解它们的区别和应用,咱们可以逐步剖析。 Exception和Error的基础区别 共同点: 两者都继承自 Throwable 类,只有 Throwable 类型的实例才能被 throw 或 catch。 区…...
什么是axios?怎么使用axios封装Ajax?
学习目标 什么是axios怎么使用axios封装Ajax该如何使用Axios 封装 XHR 请求 什么是axios Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端,它可以在浏览器和 Node.js 环境中使用。Axios 提供了简单易用的 API,用于执行各种 HTTP 请求操作,如 GET、P…...
Web前端学习_CSS盒子模型
content padding border margin <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><title>CSS盒子模型</title><style></style> </head> <body> <div class"demo&quo…...
JAVA项目-------医院挂号系统
1,项目目的 1、科室管理:新增科室,删除科室(如果有医生在,则不能删除该科室),修改科室。 2、医生管理:录入医生信息,以及科室信息。修改医生信息(主要是修改…...
[工具分享] 根据Excel数据根据Word文档模板,批量创建生成Word文档并重命名,方便快速查找打印
前几天交楼的小姐姐要多份Word文档合同打印给客户,那么100份就需要修改100次 上面好多都是模板的制式文件,里面的部分数据都是要根据实际值来变动的, 那么有没有快速的方法来操作呢,还是只能一个个手动的改,又容易出…...
Redis的管道操作
在现代应用程序中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛用于缓存、消息队列、实时分析等场景。为了进一步提高Redis的性能,Redis提供了管道(Pipeline)操作,允许客户端将多个命令一次性发送到服务器&…...
IT监控 | Oracle云监控全解析
Oracle云(Oracle Cloud)是Oracle公司提供的云服务平台,涵盖了IaaS、PaaS、SaaS和DaaS,支持企业在云中构建、部署、集成和扩展应用,为企业提供了管理服务器、应用程序、存储、网络和数据中心的全面控制能力。 跟踪Oracle云基础设施的关键组件将…...
前端面试题-1(详解事件循环)
1.了解浏览器的进程模型 1.什么是进程? 程序运行需要有它自己专属的内存空间,可以把这块内存空间简单的理解为进程 每个应用至少有一个进程,进程之间相互独立,即使要通信,也需要双方同意。 2.什么是线程?…...
Redis(5):哨兵
一、作用和架构 1. 作用 在介绍哨兵之前,首先从宏观角度回顾一下Redis实现高可用相关的技术。它们包括:持久化、复制、哨兵和集群,其主要作用和解决的问题是: 1)持久化:持久化是最简单的高可用方法(有时甚…...
【人工智能】Transformers之Pipeline(二十五):图片特征抽取(image-feature-extraction)
目录 一、引言 二、图片特征抽取(image-feature-extraction) 2.1 概述 2.2 google/ViT 2.3 pipeline参数 2.3.1 pipeline对象实例化参数 2.3.2 pipeline对象使用参数 2.4 pipeline实战 2.5 模型排名 三、总结 一、引言 pi…...
podman 源码 5.3.1编译
1. 构建环境 在麒麟V10服务器操作系统上构建:Kylin-Server-V10-GFB-Release-2204-Build03-ARM64.iso。由于只是编译 podman 源码,没必要特地在物理机或服务上安装一个这样的操作系统,故采用在虚拟机里验证。 2. 安装依赖 参考资料…...
矩阵重新排列——rot90函数
通过 r o t 90 rot90 rot90函数可以将矩阵进行旋转 用法: r o t 90 ( a , k ) rot90(a,k) rot90(a,k)将矩阵 a a a按逆时针方向旋转 k 9 0 ∘ k\times90^\circ k90∘...
Leetcode 51 N Queens Leetcode N Queens II
题意 给定一个数字 n n n,形成n*n的棋盘,棋盘上放n个皇后,确保皇后之间不会相互吃(皇后可以直线吃,斜线吃) 链接 https://leetcode.com/problems/n-queens/description/ 思考 这道题只能暴力枚举所有的…...
利用最小二乘法找圆心和半径
#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...
日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻
在如今就业市场竞争日益激烈的背景下,越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是,一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧?面对生疏的日语交流环境,即便提前恶补了…...
VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...
vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts
1.创建ts文件 路径:src/utils/timer.ts 完整代码: import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...
Robots.txt 文件
什么是robots.txt? robots.txt 是一个位于网站根目录下的文本文件(如:https://example.com/robots.txt),它用于指导网络爬虫(如搜索引擎的蜘蛛程序)如何抓取该网站的内容。这个文件遵循 Robots…...
C++八股 —— 单例模式
文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全(Thread Safety) 线程安全是指在多线程环境下,某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时,仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性…...
【碎碎念】宝可梦 Mesh GO : 基于MESH网络的口袋妖怪 宝可梦GO游戏自组网系统
目录 游戏说明《宝可梦 Mesh GO》 —— 局域宝可梦探索Pokmon GO 类游戏核心理念应用场景Mesh 特性 宝可梦玩法融合设计游戏构想要素1. 地图探索(基于物理空间 广播范围)2. 野生宝可梦生成与广播3. 对战系统4. 道具与通信5. 延伸玩法 安全性设计 技术选…...
SQL慢可能是触发了ring buffer
简介 最近在进行 postgresql 性能排查的时候,发现 PG 在某一个时间并行执行的 SQL 变得特别慢。最后通过监控监观察到并行发起得时间 buffers_alloc 就急速上升,且低水位伴随在整个慢 SQL,一直是 buferIO 的等待事件,此时也没有其他会话的争抢。SQL 虽然不是高效 SQL ,但…...
Redis:现代应用开发的高效内存数据存储利器
一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发,其初衷是为了满足他自己的一个项目需求,即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源,Redis凭借其简单易用、…...
数学建模-滑翔伞伞翼面积的设计,运动状态计算和优化 !
我们考虑滑翔伞的伞翼面积设计问题以及运动状态描述。滑翔伞的性能主要取决于伞翼面积、气动特性以及飞行员的重量。我们的目标是建立数学模型来描述滑翔伞的运动状态,并优化伞翼面积的设计。 一、问题分析 滑翔伞在飞行过程中受到重力、升力和阻力的作用。升力和阻力与伞翼面…...
