H264 DC transforms

最新推荐文章于 2021-06-30 14:36:58 发布
最新推荐文章于 2021-06-30 14:36:58 发布
阅读量644 收藏
点赞数
分类专栏： Stream Media/H264






Universal Style Transfer via Feature Transforms 论文理解
ggyy的NoteBook
07-08 1947
文章目录摘要介绍和相关工作主要内容Reconstruction decoderWhitening and coloring transformsWhitening transformColoring transformMulti-level coarse-to-fine stylization实验结果补充尺度、权重以及空间的控制纹理生成 摘要 提出了一种基于特征变化的通用的风格迁移模型。方法的关键...
C:\Users\Administrator\.gradle\caches\transforms-1\files-1.1\appcompat-v7-26.1.0.aar
热门推荐
wolfking0608的博客
03-14 2万+
最近Studio升级到3.0 后,新建一个项目,什么都没有添加就报错,烦都烦死了错误日志如下:C:\Users\Administrator\.gradle\caches\transforms-1\files-1.1\appcompat-v7-26.1.0.aar\6a8b09efde42f84982ba083742b4753d\res\values\values.xmlError:(1050, 5...
H.264 transform block
保福寺计算机 的专栏
10-18 849
    （以前的标准都采用的是8*8块大小的DCT变换，用的多的是Fast-Forward Dct Transform）       变换块大小的选择： 通常来说大的块能够有利于分析全局范围内的相关性。而小的块更好的利用局部适应性, 小的块也有助于减小实现的复杂度；但是小的块带来的缺陷：熵编码时需要添加end-of-block标志，这个多余的开销增大了。       h.264中选用的4*4块，这个小块造成的快效应也比较多，所以需要用In-loop-deblock filter来降低块效应。h.264运
H264 Transform processes
fanbird2008的专栏
06-25 967
H264 Integer transform and quantization : 4 × 4 blocks
fanbird2008的专栏
06-25 1481
VVC/H.266会议提案阅读（一）之JVET-A1001
qq_40265535的博客
07-30 953
目录JVET-A1001变换编码1、自适应多核变换（Adaptive multiple Core transform）2、二次变换（Secondary transforms ）3、信号相关变换（Signal dependent transform (SDT)）自适应环路滤波（Adaptive loop filter）熵编码（Context adaptive binary arithmetic co...
我数据现在已下载好了在D:\86150\Documents目录下，然后我现在需要读懂数据集的相关说明，了解数据格式。在train集合上训练分割模型，在val集合上测试分割模型。 3.对PASCAL VOC 2012进行数据预处理。 4.以给出的代码框架为基础，实现分割网络，并且应用合理的损失函数；对PASCAL VOC 2012数据集进行训练，并利用mIoU、Dice、HD、Accuracy、Recall、F1 score指标验证分割模型性能。 5.对模型分割结果可视化，分析实验结果。 对于数据的处理，我要单独的把数据放一个文件夹中，然后在segment.py直接调用路径来调用数据集，给我数据预处理的过程以及补全我的segment.py文件import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np import os from sklearn.metrics import ( jaccard_score, # 用于计算IoU f1_score, # 用于计算F1 accuracy_score, # 用于计算Accuracy recall_score, # 用于计算Recall ) from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff # 用于计算HD from medpy.metric.binary import dc # 用于计算Dice系数 class VOCDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root, transform=None): self.root = root self.transform = transform # 设置路径，这里只是示范 # 注意需要分别实现train和test的dataset self.img_dir = os.path.join(root, "JPEGImages") self.label_dir = os.path.join(root, "SegmentationClassVOC21") if transform is None: self.transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) def __len__(self): return len(self.label_files) def __getitem__(self, idx): img = Image.open(self.img_dir[idx]) label = Image.open(self.label_dir[idx]) return img, label # 请不要使用torchvision的VOCSegmentation，独立实现dataset以及dataloader def get_dataloader(batch_size=8): # 注意这里只有train的dataset，在测试时候请实现test的dataset transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor() ]) # 独立实现dataset的构建 dataset = VOCData
最新发布
03-28
# output: (B, C, H, W) target: (B, H, W) pred = output.argmax(1) smooth = 1e-6 # mIoU计算 intersection = (pred & target).float().sum((1,2)) union = (pred | target).float().sum((1,2)) iou = ...
H.266/VVC测试软件VTM
慢慢积累
07-20 7023
JVET于2018年4月10日美国圣地亚哥会议上，为新一代视频编码标准定名为Versatile Video Coding，正式开启了H.266/VVC的标准化进程。 从H.265跟过来的同学们肯定都知道中间存在一个JEM（Joint Exploration Model ），实际就是一个过渡版本，其中的技术在H.266/VVC中并不一定会采纳，要重新评估决定。 在4月的J会议上，确定了VVC的初...
H264 Integer transform and quantization : 8 × 8 blocks
fanbird2008的专栏
06-25 915
h.264语法结构分析
weixin_34191845的博客
02-24 323
NAL Unit Stream Network Abstraction Layer，简称NAL。 h.264把原始的yuv文件编码成码流文件，生成的码流文件就是NAL单元流（NAL unit Stream）。而NAL单元流，就是NAL单元组成的。 标准的Annex B规定了NAL单元组成NAL单元流的方式，下面描述了如何将一个NAL单元打包起来，而多个NAL单元进行组合则形成了NAL单元流。...
H264系列文章（一）——编码结构
weixin_45750967的博客
05-29 167
编码流程： 那么 H.264 其编解码流程是怎么样的呢？其实可以主要分为 5 部分： 帧间和帧内预测（Estimation）、 变换（Transform）和反变换、 量化（Quantization）和反量化、 环路滤波（Loop Filter）、 熵编码（Entropy Coding）。 看起来很高深的样子，实际上也是很高深的样子，因为这里面包含着许许多多的算法和专业知识，这里我们就不做过多的讲解，有兴趣的同学可以上网翻翻，够你看到睡觉的了。 原理简介 H.264 原始码流(又称为裸流)，是有一个接一个的
MV预测过程详解
小三的学习园地
01-01 1528
 MV预测过程详解===========第一步：确定相邻块===========      MV 预测以宏块分割（或亚宏块分割，如果宏块存在亚分割）为单位，同一个宏块分割（或亚宏块分割）内所有 4*4 块 MV 预测值相同。以每个宏块分割（或亚宏块分割）的左上角像素 pixel1 和右上角像素 pixel2 为参考点来确定相邻块则：      pixel1 左侧相邻像素所在 4*4 块为当前宏
H.264的两个概念：DC系数和AC系数
along
07-24 3761
在做熵编码之前，先明确两个概念：DC系数和AC系数。 量化后得到的仍是64个系数，量化并没有改变系数的性质。大家知到DCT变换是将数据域从时（空）域变换到频域，在频域平面上变换系数是二维频域变量u和v的函数。对应于u=0，v=0的系数，称做直流分量，即DC系数，其余63个系数称做AC系数，即交流分量。 DC系数：对应于u=0，v=0的系数，称做直流分量，即DC系数。 AC系数：其余63个系数...
H264变换过程简介
pirate_hongzhu的博客
08-18 1113
背景： 传统视频编码标准中变换过程采用8*8的快速DCT变换，该变换存在的缺陷是：需要进行浮点数操作，给系统设计与计算带来复杂度；此外变换核是无理数，有限的浮点数不能精确的表示无理数，而且浮点数运算可能会引入舍入误差，是的具体实现时导致编解码不匹配。因此H264采用4*4的整数DCT变换，变换过程只需进行整数的加减移位操作即可。 内容： 1）首先对输入的预测残差块进行前向整数4*4DCT变换...
一文搞懂H264量化原理以及计算过程
qq_42139383的博客
06-30 7416
1.概述 量化是使数据比特率下降的有效工具。量化过程的输入值动态范围很大，需要较多的比特才能表示一个数值，量化后的输出则只需要较小比特表示。 量化是不可逆过程，处理过程中有信息丢失，存在量化误差。 H.264采用标量量化技术，它将每个图像样点编码映射成较小的数值。一般标量量化器的原理为： FQ=round(y/QP)FQ=round(y/QP)FQ=round(y/QP) 其中，y 为输入样本点编码，QP 为量化步长，FQ 为 y 的量化值，round()为取整函数（其输出为与输入实数最近的整数） 在量化和
H264视频--x264编解码原理详解
u013070875的博客
02-22 5254
1.一般使用ffmpeg来对音视频数据进行处理，视频编码的底层为x264。该链接为FFMPEG的具体使用。 2.关于X264的解码原理来自该链接：x264代码剖析。 3.关于自己对X264编解码原理的总结。 函数总图如下： 第一阶段：x264的入口函数为main()。main()函数首先调用parse()解析输入的参数，parse()首先调用x264_param_default()为保...
transforms
07-27
transforms是PyTorch中的一个模块，用于数据预处理和数据增强。它提供了一系列的函数和类，可以方便地对图像、文本以及其他类型的数据进行变换操作。 在图像处理中，transforms模块可以用来进行常见的数据预处理...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值