浪矢\n

摘要： 拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的 阅读全文

摘要： abstruct \(\quad\)现在的可学习图像远超过去的手工方法，成功的原因在于可学习熵模型能够预测量化浅表示的概率分布。由于CNN局部连接的特性，在建模远程依赖关系的方面存在局限性。而在图像压缩中，减少空间冗余是非常重要的，因此在该领域CNN出现瓶颈。 \(\quad\)为克服该问题，该文章 阅读全文

摘要： 详细梳理熵编码 \(\quad\)熵编码即编码过程中按熵原理不丢失任何信息的无损编码方式，同时在有损编码中的出现，作为编码器的最后一个流程。 \(\quad\)信息熵为信源的平均信息量（不确定性的度量）。常见的熵编码有：香农(Shannon)编码、哈夫曼(Huffman)编码，指数哥伦布编码(Exp 阅读全文

摘要： 目录AbstractIntroductionPreliminary 初步介绍Variational Image Compression with Hyperprior(超先验变分图像压缩)Autoregressive Context(自回归上下文模型)Parallel Context Modelin 阅读全文

摘要： 证明： \(T(n,m,k) \rightarrow O(nmk)\) 输入过程： \(\qquad\)输入的时间复杂度为: \[\begin{aligned} T_1(n,m,k)= O(n k) \end{aligned} \]计算过程： \(\qquad\)状态转移方程的时间复杂度为常数项，即 阅读全文

摘要： 熵编码是一种无损编码方式：常见的 霍夫曼(Huffman)编码 算术编码 还有行程编码 (RLE) 基于上下文的自适应变长编码(CAVLC) 基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)。 \(\quad\)JPEG用的是Huffman编码和算术编码，而CAVLC和CABAC是HEVC中使用的两种 阅读全文

摘要： 目录摘要Parallel multi-dimension context modeling （并行多维上下文模型）Information compaction property（信息压缩特征）Unevenly grouped channel-wise context model （不均匀分组的通道级 阅读全文

摘要： 问题原因：setuptools版本过高 第一步：pip uninstall setuptools 第二步：我的pip可能有问题，因此我直接用这个命令 pip install setuptools==59.5.0 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -- 阅读全文

摘要： Abstruct 基于学习的像压缩 通常涉及rate-distortion的联合优化，并应对图像内容的空间变化和学习编码间的上下文依赖。大多数深度上下文模型计算成本高，无法有效的对并行符号解码。该文章提出了内容加权的编码器-解码器模型，量化器中采用信道多值量化技术对解码器特征进行离散化，并引入重要性 阅读全文

摘要： 在图像处理和视频编解码中，"rate-distortion"是一种用于描述编码压缩效率的概念。它涉及到编码的比特率（rate）和图像质量损失（distortion）之间的平衡。在这个概念中，"rate"指的是编码所需的比特率，也称潜在表示的熵，而"distortion"则表示由于压缩引起的图像质量损 阅读全文