随着通信技术、移动终端以及各种显示技术的发展，视频广泛用于人类生活的各个方面，例如在线视频、视频会议，3D视频，视频监控，远程教学，远程医疗等，据统计，视频是目前互联网上数据量最大的媒体。由于视频的数据量巨大和网络带宽的限制，不经过压缩处理的视频无法传输，提供在线观看，即使离线存储也是不现实的。视频编码技术是视频存储和传输的前提，是数字电视、网络视频、视频通信等应用的关键技术。因此，研究和开发
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2023-12-06 17:39:50
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一、音视频为什么要编码？音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位，这是由于音视频原始数据量较大，在传输的过程中如果不进行编码的话，则无法进行传输。比方说，一张普通的图片的大小大概是1-2M，假设我们传输的帧率是30帧，则相当于一秒钟三十张2M的图片，那这个传输量是不得了的。所以此时我们就要引入视频编码技术进行压缩处理，目前常见的视频压缩技术有H264/H265两种压缩技术(这方面我们后面再慢慢
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2023-12-04 22:28:55
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视频编码的基础知识在流媒体的平台搭建过程中，编码是无法避免的一个话题，为什么要编码？熟悉流媒体的朋友都知道，编码是为了压缩原有输入源的大小，使其更好的适应网络带宽，特别是在网络带宽不是很好的情况，所以学习流媒体，编码技术的理解和学习显得很重要，首先我们就来讲讲编码的基础知识。这里以H264为例子来讲解。H264是什么?H264是市面上常见的编码算法，其中编码后的文件，能够高效的在网络实现传输，在当
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2023-11-20 05:47:08
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作者 | 马超责编 | 王晓曼近日，新一代国际视频编解码标准（H.266/VVC）正式出炉，其中VVC是JVET（Joint Video Exploration Team）在2018年4月10日美国圣地亚会议上正式得名的（Versatile Video Coding）。H.266/VVC目标是全面超越上一代标准H.265/HEVC，提供更高的压缩性能。从目前的情况看H.266/VVC方案
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2023-11-13 15:51:32
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一、为何需要对视频进行可分级编码带宽限制了数据的传输,而我们通过某种方法使得视频流拥有可分级性,当网络带宽较小的时候,只保持基本的视频信息被传输,并根据实际的网络环境决定是否传增强的视频信息以使得图像质量得到加强,以此得到自适应性.这样的方式可以保持拥有网络连接的大部分终端都可以用适当的码流来使用多媒体信息。 二 如何对视频进行可分级编码把那些对解码图像重要的信息(比特)放在
我需要宏观的关于视频编码的指导，最好是基于HEVC的编码器原理。如帧间预测编码过程，帧内预测编码过程，熵编码过程。细节可不详细，但求有宏观的流程概念，不胜感激！
要彻底理解视频编码原理，看书都是虚的，需要实际动手，实现一个简单的视频编码器：知识准备：基本图像处理知识，信号的时域和频域问题，熟练掌握傅立叶正反变换，一维、二维傅立叶变换，以及其变种，dct变换，快速dct变换。第一步：
最近在做摄像头视频的数据处理，得到了网络相机的.h264格式的数据，需要做解码处理，由于对视频的编码解码原理不太了解，因此查找资料总结一下为什么要进行视频编码？视频编码又称为视频压缩，伴随着用户对高清视频的需求量的增加，视频多媒体的视频数据量也在不断加大。如果未经压缩，这些视频很难应用于实际的存储和传输。而视频中是有很多冗余信息的，以记录数字视频的YUV分量格式为例，YUV分别代表亮度与两个色差信
所谓视频编码方式就是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。视频流传输中最为重要的编解码标准有国际电联的H.261、H.263、H.264，运动静止图像专家组的M-JPEG和国际标准化组织运动图像专家组的MPEG系列标准，此外在互联网上被广泛应用的还有Real-Networks的RealVideo、微软公司的WMV以及Apple公司的QuickTime等。&nbs
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2023-12-19 23:53:18
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# 如何实现深度学习编码
## 整体流程
首先让我们来看一下整个深度学习编码的流程：
```mermaid
pie
title 深度学习编码流程
"数据准备" : 20
"模型构建" : 30
"模型训练" : 40
"模型评估" : 10
```
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型评估
## 具体步骤和代码
### 数据准备
在这一步，你需要准备好用于训练模
自编码器的目标：使用少量高阶特征重构输入定义：使用自身的高阶特征编码自己思想：自编码器其实也是一种神经网络，他的输入和输出一致的，借助稀疏编码的思想，目标是使用高阶特征重新组合来重构自己。特点：期望输入和输出一致；希望使用高阶特征来重构自己，而不只是复制像素点。Hinton提出基于信念网络（deep belief Networds,DBN,由多层RBM堆叠而成）可以使用无监督学习逐层训练的贪心算法
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2023-08-26 15:32:56
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怎么恢复删除的视频?在电脑上存储各种视频文件，这是爱看视频人的小习惯。但由于视频占用的储存空间过大，如果想要解决这个问题，删除视频减小占用储存空间就是一个好方法。不过视频很多时候都是存放在一起的，其中可能包含重要的视频，这很容易出现误删视频的情况。碰到这种事，我们该怎么办呢? 首先想要解决使用空间，我们可以把视频上传到网上，比如自己的qq空间，百度网盘等，可以减少存储空间的占用。且不易丢失，
编码分类文本类型文件ASCII其他类型文件Base64 如果用简单直接的方式我们可以把文件分为两类文本类型文件其他类型文件文本类型文件的编码是逐字符进行的，每个字符的编码在任何语言任何类型计算机上的解释结果都是一样的，文本类型文件是本文分析的重点，后续会针对不同的编码方式进行详细的分析其他类型的文件，比如png,zip,可执行程序等则需要依赖于特定的环境和对应的应用程序来解析，其编码格式也并不是
函数 使用函数的好处1. 降低复杂性2. 避免重复代码段3. 限制改动带来的影响4. 隐含顺序5. 改进性能6. 进行集中控制7. 隐含数据结构8. 隐含指针操作9. 隐含全局变量 规则：1.复杂的函数中，在分支语句，循环语句结束之后需要适当的注释，方便区分各
最近本人在学习视频压缩编码方面的知识，虽然还不能完全掌握各种细节，但学到精妙处仍不仅感叹大佬真是太聪明了。本文是基于费曼学习法思想做的粗浅记录，因才疏学浅，难免有纰漏，待后续学成再来修正吧。
一、视频中的冗余
1、空间冗余
一帧图像内部相邻的像素点变化往往较小，有相关性
2、时间冗余
以每秒25帧为例，前后2帧图像内容变化往往较小，有相关性
3、视觉冗余
原创
2023-07-15 22:27:57
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从本讲开始，笔者将花一些时间和大家一起学习深度学习中的无监督模型。从现有情况来看，无监督学习很有可能是一把决定深度学习未来发展方向的钥匙，在缺乏高质量打标数据的监督机器学习时代，若是能在无监督学习方向上有所突破对于未来深度学习的发展意义重大。从自编码器到生成对抗网络，笔者将和大家一起来探索深度学习中的无监督学习。自编码器 &n
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2023-10-26 12:30:20
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# 视频识别深度学习实现指南
在开始之前，作为一名刚入行的小白，您需要明确视频识别的基本流程。以下是我们要进行的整个过程的概述：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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1 transformer最经典的理解：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/2 位置编码相对位置编码(relative position representation)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/397269153 Transformer中的相对位置编码(Relative Position Embedd
目录RDAE稳健深度自编码自编码器（Auto-Encoder）DAE 深度自编码器 RDAE稳健深度自编码自编码器（Auto-Encoder）AE算法的原理 Auto-Encoder，中文称作自编码器，是一种无监督式学习模型。它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据 本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出 。在时间序列异常检测场景下，异常对
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2023-10-21 23:49:44
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# 深度学习数据编码
在深度学习中，数据编码是一个重要的概念。数据编码是将原始数据转换为机器可以理解和处理的形式的过程。通过数据编码，我们可以将不同类型的数据转换为数字表示，从而利用深度学习模型进行训练和预测。在本文中，我们将介绍一些常用的数据编码技术，并提供相应的代码示例。
## 1. 独热编码（One-Hot Encoding）
独热编码是将类别型数据转换为二进制向量的常用方法。对于具有
原创
2023-07-22 02:12:29
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## 深度学习编码方法实现流程
### 步骤概览
创建一个深度学习模型需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 准备数据 | 收集、清洗和准备用于训练的数据集 |
| 2. 构建模型 | 选择并构建适合问题的深度学习模型 |
| 3. 编译模型 | 配置模型的损失函数、优化器和评估指标 |
| 4. 训练模型 | 使用训练数据集对模型进行训练
原创
2023-10-22 12:28:33
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