本文内容来自ICIP 2020的文章《RATE CONTROL FOR VERSATILE VIDEO CODING》该文章主要是通过对skip块的分析提出了RD参数的更新策略和帧级码率分配的质量依赖因子。由于VVC增加了很多新的技术尤其是帧间预测技术,使得很多块能很好的预测从而变成skip块其残差为0。RD参数更新码率控制问题最终可以转化为公式(1)有约束优化问题,其中lambda是拉格朗日乘子,它是RD曲线的切线,在数学上表示R(D)函数的导数。VVC中仍然使用R-...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文内容来自ICIP2020论文《COMPLEXITY ANALYSIS OF NEXT-GENERATION VVC ENCODING AND DECODING》论文使用VTM6对编码端和解码端的速度及内存占用情况进行分析并和HM16做对比。VVC新增工具	块划分	最大CTU尺寸变为128x128,且引入多类型树划分,允许CTU按照四叉树、二叉树、三叉树方式划分。	帧内预测	允许67个帧内预测模型,其中65个角度模式、DC模式、planar模式。允许非正方形块的帧...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文来自ICIP2020论文《TOWARDS A LIVE SOFTWARE DECODER IMPLEMENTATION FOR THE UPCOMING VERSATILE VIDEO CODING(VVC) CODEC》引言VVC参考软件VTM实现了VVC编码器和解码器,它的主要焦点是新技术的实验和一些粗略的复杂性分析。并且作为一个参考实现它的目标主要是正确性、完整性和可读性,不考虑用于商业和消费系统。基于这些原因VTM并没有很好的优化,仅实现了一些基本的SIMD算法,并且在解码端不...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文来自ICIP2020论文《COMPLEXITY ANALYSIS OF VVC INTRA CODING》VVC帧内编码分析上图Fig.1是VVC帧内预测流程。MRL、MIP、MPM、ISP可以参考以前的文章。Rough Mode Decision(RMD)和Most Probabla Modes(MPM)和HEVC类似。在VVC中RMD分为两步(RMD-1,RMD-2)以避免对所有67种帧内预测模式做估计。RMD-1只评估planar模式、DC模式和HEVC中的33种角度模式,计...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文来自ICIP2020论文《A FAST LOSSLESS IMPLEMENTATION OF THE INTRA SUBPARTITION MODE FOR VVC》VVC主要通过 Transform Skip Mode(TSM) 实现无损编码,由于VVC不支持同时使用TSM和Intra Subpartition (ISP),本文将研究在VVC在无损编码中结合TSM和ISP。VVC中无损编码的实现的主要配置如下:	对所有CU使用TSM模式。			对于8比特输入信号选择QP为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文来自ICIP2020文章《OPTIMIZATION OF MOTION COMPENSATION BASED ON GPU AND CPU FOR VVC DECODING》文章提出基于GPU的运动补偿来加速VVC解码。根据数据依赖重划分CU和根据不同条件采用不同线程组织方式来充分利用GPU性能。实验表明在NVIDIA GeForce RTX 2080Ti GPU上5ms可以完成UHD 4K视频的运动补偿,比CPU快16倍。VVC中运动补偿运动补偿是VVC中最耗时的部分。Fig.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文来自ICIP2020文章《TWO-STEP PROGRESSIVE INTRA PREDICTION FOR VERSATILE VIDEO CODING》由于VVC的帧内预测只使用局部的参考像素无法处理复杂的纹理。本文中在帧内预测时结合了局部和非局部相关性进一步降低冗余。动机由于低频系数通常偏大,需要很多比特来编码。如果能对低频系数进行更精准的估计那么编码效率会进一步提高。	模板匹配(Template matching,TM)	由于利用局部信息来恢复低频信息很困难...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文来自ICIP2020论文《CNN ORIENTED COMPLEXITY REDUCTION OF VVC INTRA ENCODER》VVC复杂度增加很大一部分是因为其块划分方式,除了四叉树划分还支持二叉树和三叉树划分。该论文通过使用CNN在All Intra(AI)模式下预测块的划分方式减少计算复杂度。上图Fig.1是VVC的块划分模式,二叉树和三叉树可以在水平和垂直方向上划分产生矩阵子块。VVC需要对每种划分模式计算RD cost,选择RD cost的作为最终模式计算量非...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ICIP华为认证是华为公司推出的一个重要的认证体系,旨在为ICT领域的从业人员提供专业的认证服务。随着信息通信技术的不断发展,对于专业人员的技术能力和实践经验要求也越来越高。而ICIP华为认证作为一个国际认可的专业认证体系,为广大从业人员提供了一个展示自己专业能力的平台。
首先,ICIP华为认证覆盖了ICT领域的多个方向,涵盖了网络、云计算、存储等多个技术领域,为从业人员提供了广泛的认证选择。不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文来自ICIP 2021论文《An Enhanced Reference Structure For Referencr Picture Resampling In VVC》参考图像重采            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-05-14 19:30:02
                            
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            AO、Deblocking、ALF来减少压缩失真,但是手工设计的滤波器难以处理复杂的压缩失真。论文提出基于CNN的环路滤波技术来提升VVC中I帧的质量。网络输入包括从重建像素中提取的特征以及划分、预测信息,对于色度分量的输入还包括亮度像素。Input整个网络结构如Fig.1所示,其中输入部分在图的左侧。输入包括重建信息、划分信息以及预            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-05-25 08:40:05
                            
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            题目:多来源图像自动标注 文中利用了不同来源的图像组内和组间的关系来增强自动标注的效果。一方面认为,相似的图像预测的也应该是相似的,利用kNN图的关系进行组内的正则化,以此增强底层特征的联系。另一方面认为,不同来源的共享的标签的预测函数的参数应该是相似的,利用组间关系改善预测的参数。最终利用多任务学习模型得到目标函数。 Problem Statement 定义为N个不同来源的标注图像,其中x是图像的特征向量,y是图像的标注向量,i是来源的编号,j是同一组内图像的编号。则利用最小二乘回归(least squares regression, LSR)每一个来源内的目标为其中是参数矩阵,利用F...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2013-10-08 21:36:00
                            
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            用于深度图像检索的加权广义平均池化paper题目:WEIGHTED GENERALIZED MEAN POOLING FOR作用或导致特定视觉实例的混淆            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-07-13 10:00:07
                            
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            总结一下,随着时间,慢慢的深入Linux,就目前来说,说难也不难,说简单也更不简单,其实所有的一切都是建立在你的学习方法之上的,刚进入这一行,对白新来说,其实倍感压力,看也看不懂,听也听不懂,看一切都是究极复杂,特别是对一个命令细细评味的时候就觉得越来越难,而且对于会的也是逐个忘记。其实这些都是我们自己造成的,其实Linux这个东西主要是靠积累,有些东西不光是靠记的,最主要还是要靠积累,所以我觉得            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2019-01-02 20:00:46
                            
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            2020? 真的来了,来得很突然,仿佛从2019睡一觉就过了一年2019? 过去了,心里不禁开始心慌,别人的是满满收获的一年,我...那时心怀澎湃,从2018年7月开始写公众号,到现在已经有1年多了。2019 努力过,坚持过,放弃过 但就因为那一刻的放弃,就会把一直的努力化为乌有。这时别人家的号主是总结2019满满的收获,而我就总结自己不足吧~(借小咖的话,never mind)下面给大家说几种公            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2020-12-08 20:15:25
                            
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            引言 时间如梭,娃都可以打酱油了。 转眼间第一个五年计划,已过了一半。 年终总结是个打脸的好地方,曾经夸下的海口,有的真的成了海口。 所幸,一切都在按好            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            截止2019年12月25日,一共blog233篇,其中公开的182篇(原创156),私密的39篇(各种原因导致放到私密,比如搭建SSR服务器和使用客户端),草稿12篇。目前新拿证书2张,分别是"Evolved Web Apps with SAPUI5"、"Build Mobile Applications with SAP Cloud Platform Mobile Services" 。...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            摘要:2020年安徽软考报名通知已经出来,准备报名安徽软考的考生赶紧来看下考试报名的相关安排吧!            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-28 15:38:22
                            
                                52阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    