Test video sequences

最新推荐文章于 2024-09-29 19:54:59 发布
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本文提供了一系列用于视频测试的序列资源链接，包括不同格式和分辨率的视频文件，适用于视频编解码算法、图像处理及视频质量评估等研究。
编解码视频测试序列集
weixin_43360707的博客
08-25 1718
原文：http://forum.doom9.org/archive/index.php/t-135034.html。
VVC序列 清单&MD5校验码
SigMap
09-28 2097
链接：MD5 checksum of SDR test sequences | Download Tablehttps://www.researchgate.net/figure/MD5-checksum-of-SDR-test-sequences_tbl2_326506581
JVET-A1002 工作计划：调研编码测试序列
cabbage2008的专栏
08-14 804
高通、索尼主导提供序列的单位 B-COM (Xavier Ducloux) KDDI (Kei Kawamura) Hanyang University (Sang-hyo Park) Panasonic (Chong Soon Lim) Huawei (Maxim Sychev) Sony (Ohji Nakagami) Qualcomm (Xiang Li) Samsung (Kih
JVET-X基于神经网络视频编码实验总结
热门推荐
Dillon2015的博客
11-30 2万+
本文来自JVET-X0023《EE1: Summary of Exploration Experiments onNeural Network-based Video Coding》 本提案是JVET-X EE1的实验总结，EE1是基于神经网络的视频编码的实验。包含了在W次会议到X次会议间完成了11个NNVC的技术实验，及它们的性能和复杂度分析。基于NN的环路滤波的几种变种技术在RA配置下码率节省2~10%，复杂度30~800kMAC/pxl（每个像素的平均累加乘法操作数）。几种基于NN的超分辨技术对4K
VVC/H.266会议提案阅读（三）之JVET-C1000
qq_40265535的博客
08-22 732
目录JVET-C10001、介绍2、JEM23、JEM与HEVC对比 JVET-C1000 1、介绍 会议的一个主要目标是审查JEM2会议以来在过渡期间进行的工作。另一个重要的目标是回顾在评估视频压缩技术时为研究新测试视频材料的特性而进行的工作。此外，还审查了输入文件，并计划修改JEM3。 2、JEM2 JEM2.0的技术有： 1、Block structure ①Larger Coding Tr...
视频测试序列的下载地址
走自己的路，让别人无路可走
03-15 2184
1、http://www.tkn.tu-berlin.de/research/vid/（此网站已经移走，正在寻找。）   CIF： Akiyo、Bridge (far) 、Bridge (close) 、Bus 、Container 、Coastguard 、Flower 、Football 、Foreman 、Hall 、Highway 、Mobi
HTM-DEV-2.0.rar_HEVC video coding
09-24
3. `Test Sequences` 文件夹：包含各种分辨率和场景的测试视频序列，用于评估编码性能。 4. `Docs` 文件夹：包含标准文档、技术论文、API参考等。 5. `Build Scripts` 或 `Makefiles`：用于编译源代码的脚本，可能...
“背景建模/背景减法/前景检测”测试视频库
成长Bar的博客专栏
05-07 4127
Background Subtraction Datasets -  Article (11 Datasets) 1、Wallflower Test Images Sequences (J. Krumm, Microsoft Research, USA)  (7 videos, 1 Ground Truth image for each sequence) http://resea
大模型下的视频理解video understanding（持续更新ing）
The smart is sexy
08-01 1266
虽然有类似的模型但是when applied to narrative videos, which encompass informative contexts , these models with a pre-defined visual-textual template still exhibit limitations due to inflexibility。实验部分的话，任务很多,都是video 理解中最火的任务，基本都是sota了。，并进行了深入思考。除此之外容易混淆的setting用了。
《MIMO: Controllable Character Video Synthesis with Spatial Decomposed Modeling》论文详解
最新发布
weixin_41973200的博客
09-29 1375
最近很多人都在讨论阿里发表的MIMO结果，感知上认为无论效果还是实际应用，效果都挺好，于是选择拜读，花一些时间记录下对这边论文的理解。
JSVM测试视频01
09-04
原文件地址ftp://ftp.tnt.uni-hannover.de/pub/svc/testsequences/ JSVM给出的测试序列。 上传大小受限，分成两部分上传。
VTM1.1官方测试代码
03-26
H.266/VVC官方测试代码VTM1.1，可供研究VVC使用，使用方法与HM类似。
ViveInputUtility.unitypackage
05-06
VR插件ViveInputUtility,用于开发vr应用
JSVM测试视频02
09-04
原文件地址ftp://ftp.tnt.uni-hannover.de/pub/svc/testsequences/ JSVM给出的测试序列。 上传大小受限，分成两部分上传。
视频编码SVC源码参考学习 jsvm.zip
09-10
可以用来学习H264编码框架、 svc的实验平台、对视频编解码处理有一定的帮助作用、可以用来参考编程
视频测试序列下载：YUV文件
rs勿忘初心的博客
10-26 1074
1、http://www.tkn.tu-berlin.de/research/vid/（此网站已经移走，正在寻找。）    CIF： Akiyo、Bridge (far) 、Bridge (close) 、Bus 、Container 、Coastguard 、Flower 、Football 、Foreman 、Hall 、Highway 、Mobile & Calendar 、Mothe
测试序列
lanzix的专栏
10-06 4432
1、http://www.tkn.tu-berlin.de/research/evalvid/   CIF： Akiyo、Bridge (far) 、Bridge (close) 、Bus 、Container 、Coastguard 、Flower 、Football 、Foreman 、Hall 、Highway 、Mobile & Calendar 、Mother & Daughter
label_classes = ['fight', 'noFight'] # 视频帧数 MAX_FRAMES = 20 # 每一帧特征长度 FRAME_FEAT_LEN = 1536 # 裁剪图片大小 IMAGE_SIZE = 299 def video_cls_model(classes): class_num = len(classes) model = keras.Sequential([ layers.InputLayer(input_shape=(MAX_FRAMES, FRAME_FEAT_LEN)), layers.GRU(4, return_sequences=False), layers.Dropout(0.1), layers.Dense(class_num, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=optimizers.Adam(0.0001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model model = video_cls_model(label_classes) history = model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), epochs=100, # callbacks=[checkpoint] )这段代码的训练机制有没有用到交叉验证呢？
06-06
这段代码没有直接使用交叉验证，而是使用了验证集（validation_data）。在训练过程中，模型会在每个 Epoch 结束时使用验证集计算模型的验证损失和验证准确率，并将其记录在训练历史对象（history）中。...
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