浪矢\n

摘要： 简介 在尽量保证模型精确度的同时，降低模型的计算和内存要求，从而提高运行时性能。 AIMET可以将现有的32位浮点模型量化为8位定点模型，而不会牺牲太多精度，也无需对模型进行微调。 阅读全文

摘要： 单线的 def forward(self, x): y = self.g_a(x) y_hat, y_likelihoods = self.entropy_bottleneck(y) x_hat = self.g_s(y_hat) return { "x_hat": x_hat, "likeliho 阅读全文

摘要： 1 def compress(self, x): 2 y = self.g_a(x) 3 y_strings = self.entropy_bottleneck.compress(y) 4 return {"strings": [y_strings], "shape": y.size()[-2:]} 阅读全文

摘要： 目录简介模型在模型中，使用菱形相对位置编码和top—k方法，并将棋盘上下文模型拓展为并行上下文模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-at 阅读全文

摘要： 参考链接 高斯建模 https://blog.csdn.net/won_t/article/details/131136591 端到端的图像压缩 码率估计 自回归模型 GaussianCondition模块 输入 潜在表示 以及 均值和方差 会返回两个值： outputs（量化后的值）、likeli 阅读全文

摘要： 熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 阅读全文

摘要： 熵编码的实现 https://www.cnblogs.com/CLGYPYJ/p/17870805.html 高斯建模的熵模型 https://www.cnblogs.com/CLGYPYJ/p/17862149.html 条件概率建模熵模型更优的理论依据 https://www.cnblogs.c 阅读全文

摘要： abstruct 最近的图像压缩模型基于自编码器，学习近似可逆的映射（从像素到量化的可逆表示），这些与熵模型（潜在表示的先验）结合，可以与标准算术编码算法一起使用产生压缩比特流。与简单的全因子先验相比，分层熵模型可以利用更多潜变量中的结构，从而在保存端到端优化的同时提高压缩性能。众所周知，自回归模型 阅读全文

摘要： \(\quad\)提示词工程是通过使用提示词，挖掘大模型的潜力。只不过有人使用该方法做出一些违背开发者本意的事情。 \(\quad\)简单理解是，说明我是谁，我遇到了什么，我需要提供什么帮助。通过这些提示词，让大模型精确度理解我么得需求。但有时会遇到一些安全性问题（ 有一些典型例子）。 阅读全文

摘要： 目录简介模型QuantizationEntropy estimation 简介 \(\quad\)训练这种基于网络的压缩方法有一个关键的挑战：优化编码器中潜在表示的比特率R，为了使用数量有限的比特对图像进行编码，需要将潜在的表示离散化映射到有限值的集合。而离散化是不可微的，这就给基于梯度的优化方法带 阅读全文