随笔分类 - 深度学习系列CV相关
摘要:要迁移的项目为图像压缩算法https://github.com/ywz978020607/HESIC 1.自定义算子迁移--LowerBoundFunction类 为了能够准确迁移底层封装的类,需要详细测试原版类以及迁移测试 pytorch中自定义的算子有torch.autograd.Functio
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摘要:受到双目图像单应性变换的启发,我们团队提出了HESIC网络,其在DSIC基础上进行优化,有效减少了计算量的同时,提升了压缩效率
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摘要:4. Hacking VMAF with Video Color and Contrast Distortion 针对全参考的视频质量评价,最佳的方法是主观,但主观方法成本高时间久不易操作,一般采用VMAF指标来衡量主观质量,关于VMAF测量体系,框架如下: 作者发现一种可以欺骗性提高VMAF的指标
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摘要:3. 变换编码理论基础 Theoretical Foundations of Transform Coding 本文主要讲述一种编码方式,对应上一篇博客中,将图片编码为latent representation的算法 论文地址为Theoretical Foundations of Transform
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摘要:VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 本篇算法也是随笔1.的核心参考文献 作者通过自编码器,把图像压缩成latent representation (16x缩小),然后利用统计概率进行熵编码。 作者利用下采样缩小图像规模、提取高维
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摘要:相关文献综述 Liu J, Wang S, Urtasun R. DSIC: Deep Stereo Image Compression[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2019: 31
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摘要:Liu J, Wang S, Urtasun R. DSIC: Deep Stereo Image Compression[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2019: 3136-3145
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