【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部—一种深度神经网压缩算法

已于 2022-06-14 15:30:00 修改
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分类专栏： 压缩算法 文章标签： 人工智能 鸿蒙 算法 harmonyos 音视频
于 2022-06-14 15:10:01 首次发布
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版权
本文介绍了DeepCABAC，一种基于CABAC的深度神经网络压缩算法，用于减少模型的内存需求和提高运行效率。DeepCABAC在DNN参数上应用上下文自适应二进制算术编码，通过量化方案最小化信息率失真函数，考虑了对DNN性能的影响。文章详细阐述了信源编码、CABAC编码原理，并对比了其他压缩算法，展示了DeepCABAC在压缩性能和精度上的优势。

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  • 本文出自ELT.ZIP团队，ELT<=>Elite(精英)，.ZIP为压缩格式，ELT.ZIP即压缩精英。
  • 成员：
    • 上海工程技术大学大二在校生
    • 合肥师范学院大二在校生
    • 清华大学大二在校生
    • 成都信息工程大学大一在校生
    • 黑龙江大学大一在校生
    • 华南理工大学大一在校生
  • 我们是来自7个地方的同学，我们在OpenHarmony成长计划啃论文俱乐部里，与华为、软通动力、润和软件、拓维信息、深开鸿等公司一起，学习和研究操作系统技术…

文章目录

【往期回顾】

 ① 2月23日 《老子到此一游系列》之 老子为什么是老子 —— ++综述视角解读压缩编码++
 ② 3月11日 《老子到此一游系列》之 老子带你看懂这些风景 —— ++多维探秘通用无损压缩++
 ③ 3月25日 《老子到此一游系列》之 老子见证的沧海桑田 —— ++轻翻那些永垂不朽的诗篇++
 ④ 4月4日 《老子到此一游系列》之 老子游玩了一条河 —— ++细数生活中的压缩点滴++
 ⑤ 4月18日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——一文穿透多媒体过往前沿++
 ⑥ 4月18日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——这些小风景你不应该错过++
 ⑦ 4月18日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——浅析稀疏表示医学图像++
 ⑧ 4月29日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——计算机视觉数据压缩应用++
 ⑨ 4月29日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——点燃主缓存压缩技术火花++
 ⑩ 4月29日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——即刻征服3D网格压缩编码++
 ⑪ 5月10日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——云计算数据压缩方案++
 ⑫ 5月10日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——大数据框架性能优化系统++
 ⑬ 5月10日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——物联网摇摆门趋势算法++
 ⑭ 5月22日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——电子设备软件更新压缩++
 ⑮ 5月22日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——人工智能短字符串压缩++
 ⑯ 5月22日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——多层存储分级数据压缩++
 ⑰  6月3日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——数据高通量无损压缩方案++
 ⑱  6月3日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——快速随机访问字符串压缩++

【本期看点】

  • 信源编码
  • 信道编码
  • CABAC的发展
  • Deep-CABAC编码程序
  • Deep-CABAC 编码器

【技术DNA】

最低0.47元/天 解锁文章
无损压缩算法及其编程实现
HackWhisper的博客
09-30 214
以上是两种常用的无损压缩算法的简单实现。霍夫曼编码根据字符频率构建编码表，将高频字符用短编码表示，低频字符用长编码表示。LZW压缩算法则是基于字典的压缩算法，将连续的字符序列映射到唯一的编码。通过使用这些无损压缩算法，可以有效地减小数据文件的大小，而不会丢失任何信息。无损压缩算法是一种数据压缩技术，它可以在不丢失数据的情况下减小数据文件的大小。在计算机领域，有许多常用的无损压缩算法，本文将介绍其中几种常见的无损压缩算法，并给出它们的简单编程实现。
无损压缩算法介绍
最新发布
浩瀚之水的专栏
02-12 690
无损压缩算法利用数据的统计冗余或特定模式进行压缩。它通过分析数据中的重复模式或冗余信息，将这些信息以更紧凑的形式表示，从而实现压缩。由于压缩过程中没有丢失任何信息，因此解压后的数据能够完全恢复原始数据。
无损压缩算法专题——无损压缩算法介绍
心城追梦的博客
12-22 1万+
一、数据无损压缩的理论——信息论 数据压缩的起源是基于信息论的。信息论之父香农第一次用数学语言阐明了概率与信息冗余度的关系。在1948年发表的论文“通信的数学理论”中，香农指出，任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号的出现概率有关。香农借鉴了热力学的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”，并给出了计算信息熵的数学表达式。这篇伟大的论文后来被誉为信息论的开山之作，信息熵也奠定了...
无损压缩经典算法
热门推荐
Mr_厚厚的博客
10-25 4万+
@前言总结经典的文件压缩算法原理，主要包括：哈夫曼压缩算法及其延伸，LZ77算法及其演变算法，LZ78算法及其演变算法，几何编码算法Arithmetic Coding。内容部分摘录翻译自港大‘多媒体技术’硕士课程1.进行文件压缩的必要性像图片、声音、视频这些类型的多媒体数据要比文本数据占用多得多的内存空间，尤其是视频文件，文件传输时占用带宽大，存储又占用大量的硬盘空间。举个例子：一个1080p分辨率
【算法】深入了解数据压缩算法（无损压缩和有损压缩）
crr411422的博客
06-11 2万+
数据压缩是计算机领域中一项重要的技术，它可以将数据在占用更小的存储空间或通过更低的传输带宽进行表示和传输,压缩算法基于对数据的统计特性和重复模式的利用，可以分为两大类：无损压缩算法和有损压缩算法。
无损压缩算法——初探
超级码力
05-15 581
常见无损压缩算法 Huffman coding 这种编码方式就是需要知道每个字符(symbol)出现的频率（需要扫描所有数据一次），然后构建哈夫曼二叉树。构建过程就是每次挑选出现频率最低的两个节点作为树的左右子节点，并且将它们合并成新的节点，新节点频率是它两之和。构建好huffman树后，就可以进行huffman编码，从根节点开始，左边支路编码为0，右边支路编码为1。然后再扫描一次数据，得到最优编码。缺点是耗时长，需要扫描两遍数据。因此有相关动态的huffman编码工作来提升它的性能，可能压缩率会有所下降。
无损数据压缩算法的历史
永无止境，上下求索
09-20 2万+
引言 有两种主要的压缩算法: 有损和无损。有损压缩算法通过移除在保真情形下需要大量的数据去存储的小细节，从而使文件变小。在有损压缩里，因某些必要数据的移除，恢复原文件是不可能的。有损压缩主要用来存储图像和音频文件，同时通过移除数据可以达到一个比较高的压缩率，不过本文不讨论无损压缩。无损压缩，也使文件变小，但对应的解压缩功能可以精确的恢复原文件，不丢失任何数据。无损数据压缩被广泛的应用在计算机领域
【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部—gpu上高效无损压缩浮点数
ELT.ZIP的博客
06-14 632
本文出自ELT.ZIP团队，ELT<=>Elite(精英)，.ZIP为压缩格式，ELT.ZIP即压缩精英。 成员： 上海工程技术大学大二在校生 合肥师范学院大二在校生 清华大学大二在校生 成都信息工程大学大一在校生 黑龙江大学大一在校生 山东大学大三在校生 我们是来自6个地方的同学，我们在OpenHarmony成长计划啃论文俱乐部里，与华为、软通动力、润和软件、拓维信息、深开鸿等公司一起，学习和研究操作系统技术… 文章目录【往期回顾】【本期看点】【技术DNA】【智慧场景】图像压缩历史.
【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——综述视角解读压缩编码
ELT.ZIP的博客
02-21 698
---本文出自ELT.ZIP团队，ELT<=>Elite(精英)，.ZIP为压缩格式，ELT.ZIP即压缩精英 目录 入门指北 有趣玩件 轻松上手 小波变换（Wavelet transform） 小波变换原理 研究方向 小波系数零树(EZW)的嵌入式图像编码 无损加密后压缩(ETC)技术 Brotli 介绍 Brotli 概述 Brotli 的优势 情况1：压缩Canterbury语料库的11个文件 情况2：压缩包含 93种不同语言的 1285个HTML文档 情况.
【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——点燃主缓存压缩技术火花
ELT.ZIP的博客
04-30 1083
本文出自ELT.ZIP团队，ELT<=>Elite(精英)，.ZIP为压缩格式，ELT.ZIP即压缩精英。成员： 上海工程技术大学大二在校生合肥师范学院大二在校生清华大学大二在校生成都信息工程大学大一在校生黑龙江大学大一在校生山东大学大三在校生华南理工大学大一在校生 我们是来自7个地方的同学，我们在OpenHarmony成长计划啃论文俱乐部里，与华为、软通动力、润和软件、拓维信息、深开鸿等公司一起，学习和研究操作系统技术… @[toc] 【往期回顾】 ① 2月23日 《老子到此一游系列》之 .
【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——多维探秘通用无损压缩
ELT.ZIP的博客
03-11 1112
本文出自 ELT.ZIP 团队，ELT<=>Elite(精英)，.ZIP为压缩格式，ELT.ZIP即压缩精英。 成员： 上海工程技术大学大二在校生 合肥师范学院大二在校生 清华大学大二在校生 成都信息工程大学大一在校生 我们是来自4个地方的同学，我们在OpenHarmony成长计划啃论文俱乐部里，通过啃论文方式学习操作系统技术… 文章目录引言熵编码器BWT算法基于BWT的改进算法一般结构实际效率算法比较检验算法实验结论Lempel-Ziv Parsing概述LZ78双标准数据..
无损压缩算法
嵌入式之斋
09-11 579
这些无损压缩算法在不同类型的数据上表现出不同的效果。有些算法对特定类型的数据具有更好的压缩效果，而对其他类型的数据可能不太适用。这些算法利用字典来存储已经遇到的字符串，并用相应的索引来代替重复出现的字符串，从而实现压缩效果。预测编码：预测编码算法利用先前的数据来预测当前数据，并使用预测误差进行编码。它通过构建一个最优编码树，将频率较高的字符用较短的编码表示，从而减小文件的大小。无损压缩算法是一种压缩数据的方法，可以在不丢失任何信息的情况下减小文件的大小。
常用数据无损压缩算法分析
02-01
在数据采集和数据传输系统中常运用数据压缩技术，数据压缩通常可分为无损压缩和有损压缩两种。结合常用数据无损压缩算法原理，给出了实现流程图，并着重讨论各算法的优缺点，最后分析了在实现与优化算法过程中需要注意的问题。
十款性能最佳的压缩算法
大数据星球-浪尖
05-31 1万+
数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程。它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。在进行数据压缩时，你可以选择使用有损方法或无损方法。有损方法会永久性地擦...
数据压缩算法—2无损压缩算法
qccz123456的博客
12-12 9931
几个常见的编码算法 （一） 字典算法   字典算法是最为简单的压缩算法之一。它是把文本中出现频率比较多的单词或词汇组合做成一个对应的字典列表，并用特殊代码来表示这个单词或词汇。例如：   有字典列表：   00=Chinese   01=People   02=China   源文本：I am a Chinese people,I am from China 压缩后的编码为：I am a 00 0...
常用无损压缩算法原理简析
超级码力
06-13 6120
无损压缩算法原理 压缩一般分为两个步骤，建模和编码。一个完美的模型可以描述数据流是如何产生的，相当于一个python类里面的generator。只需要这个generator就可以产生所有数据，从而大大降低需要传输的数据。例如 如果需要传输的数据序列是1 1 2 3 5 … 6765 ，那么可以用一个“斐波那契数”来精准表达这个传输的序列。在实际应用中，很难得到这样的精准模型，因此一般都是近似的为数据构建一个数学模型。例如英文文章可以认为是一个字典模型，我们只要有字典以及对应的编号，就能还原出信息；在编码
使用C语言和LZ77算法实现图片快速的无损压缩和解压缩
smartvxworks的博客
09-04 2118
LZ77算法是无损压缩算法，由以色列人Abraham Lempel发表于1977年。LZ77是典型的基于字典的压缩算法，现在很多压缩技术都是基于LZ77。鉴于其在数据压缩领域的地位，本文将结合图片和源码详细介绍其原理。2.
Java中的数据压缩算法：如何实现高效的无损与有损压缩
微赚淘客系统开发者博客
08-24 602
无损压缩算法如Huffman编码和LZ77压缩通过不同的技术来减少数据存储空间，而有损压缩算法如JPEG则通过丢弃部分数据来优化文件大小。大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！本文将详细探讨如何在Java中实现高效的无损与有损压缩算法，从基本的原理到实际的实现代码。Huffman编码是一种基于字符频率的无损压缩算法，通过构建哈夫曼树来生成前缀码，从而减少整体数据的存储量。LZ77是一种滑动窗口算法，通过查找重复的字符串模式来压缩数据。
无损图像压缩算法有哪些
weixin_42603332的博客
02-14 1961
无损图像压缩算法有很多，其中常见的有： JPEG (Joint Photographic Experts Group)：是一种常用的无损图像压缩算法，适用于大多数照片和图像。 PNG (Portable Network Graphics)：是一种无损图像压缩格式，特别适合用于图形和图像中的透明层。 GIF (Graphics Interchange Format)：是一种无损图像压缩格式，适...
xml文件报cvc-elt.1.a: Cannot find the declaration of element 'beans'.
11-06
这个错误信息 "cvc-elt.1.a: Cannot find the declaration of element 'beans'" 出现在XML解析过程中，通常意味着XML文档结构有问题。`beans`元素未在XML的命名空间（namespace）中声明或是在当前的DTD（Document Type Definition，文档类型定义）或XML Schema中找不到它的定义。 `beans`通常是Spring框架中配置Bean的标签，如果你正在处理Spring XML配置文件，那么确保你在文件开头有正确的Spring命名空间引用，例如： ```xml <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd"> </beans> ``` 如果不在Spring环境中，检查是否引入了正确的XML Schema定义，或者确认`beans`元素应该存在于的那个位置的确存在。
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