Dynamic Adaptive Point Cloud streaming

本文探讨了一种视图感知的动态点云流媒体传输技术,旨在减少高质量点云流传输所需的带宽。该技术利用标准DASH框架,允许客户端根据可用资源选择最佳的点云密度表示。

绪论:论文可能涉嫌学术造假

个人观点是没有open-source的论文都是在扯淡,但是其中提出的方法有借鉴意义,值得我们学习,发邮件给作者可能给code(已证实行不通)
下面贴一下我发邮件去请求开源代码的回复,大家自己品
Mohammad reply
Timmerer reply


1.abstract

dash
video content存放在server上,通过mpd文件视为可用段、比特率和其他特征的显示

在这里我们将mpeg - dash的语义扩展为一个动态点云流系统,其支持view-aware 和 bandwidth-aware 的自适应

2.2 View-Aware Media Streaming

360 videos, VR, and 3D media都会使用view-Aware Media Streaming
传输(transmit),渲染(render),展示(display)

这篇论文提出视图感知适应技术,以减少高质量点云流的带宽需求

2.3 Point Cloud Compression 点云压缩

暂时还没有解决动态自适应的点云流的工作
现有的办法都是基于几何的方法进行点云压缩

[5]

<think>嗯,用户想找Neural Adaptive Video Streaming with Pensieve的GitHub代码实现。首先,我需要回忆一下Pensieve项目的信息。记得在SIGCOMM 2017的论文中提到了这个项目,它是由Hongzi Mao等人开发的,使用强化学习进行自适应视频流传输。用户提到引用中的链接是hongzimao/pensieve的GitHub仓库,所以应该直接指向那里。 接下来,我需要确认这个仓库是否仍然存在,有没有被移动或删除。通常,学术项目的代码会托管在GitHub上,而且论文中提到的链接一般有效。用户可能已经尝试过搜索,但可能不确定正确的仓库名称或作者。所以需要明确给出仓库的URL,比如https://github.com/hongzimao/pensieve。 另外,用户可能还想知道如何安装和运行代码,所以需要简要说明依赖项,比如Python 2.7、TensorFlow 1.0版本,以及安装步骤。同时,要提醒用户注意版本兼容性问题,尤其是TensorFlow的旧版本可能需要特定配置。 用户还可能对代码结构感兴趣,比如主要模块,如模拟环境、训练脚本和ABR算法,所以需要分点说明。此外,引用中的信息提到实验环境和最佳实践,可以建议用户参考论文和文档来理解参数设置和应用场景。 最后,用户的问题可能延伸出相关项目,比如Neural ABR或Video Quality Metrics,可以适当提及,帮助用户扩展了解。同时,确保所有引用都正确标注,比如引用[^1]和[^3]对应GitHub仓库和项目信息,引用[^4]关于实验性能的部分。 总结一下,回答需要包括仓库链接、安装步骤、代码结构说明、运行方法、注意事项和相关资源,确保用户能够顺利找到并运行代码,同时提供进一步学习的指引。</think>关于Neural Adaptive Video Streaming with Pensieve的代码实现,其官方开源项目由论文作者维护在GitHub平台,以下是详细信息: ### 1. GitHub仓库地址 项目代码位于: **https://github.com/hongzimao/pensieve** 该仓库包含完整的强化学习框架、网络模拟器和自适应码率(ABR)算法实现[^3] ### 2. 核心组件说明 ```bash ├── simulator/ # 网络环境模拟器 ├── rl_server/ # 强化学习训练模块 ├── rl_client/ # ABR决策客户端 ├── trained_models/ # 预训练模型 └── traces/ # 网络带宽轨迹数据集 ``` ### 3. 环境依赖与安装 ```bash # 需要Python 2.7环境(论文原始版本) pip install numpy matplotlib tensorflow==1.0.0 # 指定TensorFlow版本 git clone https://github.com/hongzimao/pensieve ``` ### 4. 运行示例 ```python # 启动强化学习训练 python run_exp.py --agent=rl --train ``` ### 5. 关键注意事项 - 需要手动配置网络轨迹输入文件(参考`traces/`目录示例) - 预训练模型需通过`download_models.sh`脚本获取 - 建议使用论文中的实验参数配置(详见`config/video.json`)[^4] ### 相关扩展资源 - 论文实现细节:SIGCOMM 2017论文第4节"SYSTEM DESIGN" - 性能验证数据:论文图6展示了与MPC/BBA等传统算法的对比结果[^2] - 改进版本:部分社区分支已移植到Python 3.x环境(需自行测试兼容性)
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