paper: Sample Adaptive Offset for HEVC <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 一.概述:这是目前H265中比较热门的技术,根据以前的测试,SAO性价比远远超过Deblock和ALF.  1.  SAO标准框架中位置: 编码器端: 从流程中可以看到,SAO和ALF是loop内的操作,接在Deblockingfilter(也是loop内操

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract: 在深度学习的最新进展的启发下,我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的视频压缩框架DeepCoder.我们分别对预测信号和残差信号应用独立的CNN网络.采用标量量化和哈夫曼编码将量化后的特征映射编码为二进制流.本文采用固定的32×32块来证明我们的想法,并与已知的H.264/AVC视频编码标准进行了性能比较,具有可比较的率失真性能.这里使用结构相似性(SSIM)来测量失真,因为它更接近感知响应. I. INTRO

===================================================== HEVC源代码分析文章列表: [解码 -libavcodec HEVC 解码器] FFmpeg的HEVC解码器源代码简单分析:概述 FFmpeg的HEVC解码器源代码简单分析:解析器(Parser)部分 FFmpeg的HEVC解码器源代码简单分析:解码器主干部分 FFmpeg的HEVC解码器源代码简单分析:CTU解码(CTU Decode)部分-PU FFmpeg的HEVC解码器源代码简单

https://blog.csdn.net/chengfei112233/article/details/78983026 https://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2012/03/13/2393321.html 一晃做运维好多年了,这些年来一说负载均衡,反向代理最常提到的就是lvs,nginx,haproxy,虽然haproxy现在听到的越来越少,不过确实也是一款不错的软件.前面已经对nginx反向代理进行了记录,虽然已经好几年不用haproxy了,但是还是

===================================================== HEVC源码分析文章列表: [解码 -libavcodec HEVC 解码器] FFmpeg的HEVC解码器源码简单分析:概述 FFmpeg的HEVC解码器源码简单分析:解析器(Parser)部分 FFmpeg的HEVC解码器源码简单分析:解码器主干部分 FFmpeg的HEVC解码器源码简单分析:CTU解码(CTU Decode)部分-PU FFmpeg的HEVC解码器源码简单分析:CTU

===================================================== HEVC源代码分析文章列表: [解码 -libavcodec HEVC 解码器] FFmpeg的HEVC解码器源代码简单分析:概述 FFmpeg的HEVC解码器源代码简单分析:解析器(Parser)部分 FFmpeg的HEVC解码器源代码简单分析:解码器主干部分 FFmpeg的HEVC解码器源代码简单分析:CTU解码(CTU Decode)部分-PU FFmpeg的HEVC解码器源代码简单

脱离视频编解码.投入计算机视觉一年,这个博客也歇业一年,最近偷些时间回顾一下编解码,毕竟花费了整个研一的时间(虽然这一年基本上在上课). 之前写过几篇H.264标准的几篇介绍文章,详见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/category/615769.html 后来转入HEVC,相关知识就记录在某某云笔记了,最近整理出来重新看看,所以打算把与HEVC相关的.觉得有价值的放在这个博客里,希望对新人有所帮助. 这里只是一个目录,主要包括HEVC标准介绍.HEVC帧间

speaker recognition from raw waveform with SincNet Mirco Ravanelli, Yoshua Bengio 作为一种可行的替代i-vector的说话人识别方法,深度学习正日益受到欢迎.利用卷积神经网络(CNNs)直接对原始语音样本进行处理,取得了良好的效果.而不是使用标准的手工制作的功能,后一种CNNs从波形中学习低电平的语音表示,潜在地允许网络更好地捕获重要的窄带扬声器特性,如音高和共振峰.合理设计神经网络是实现这一目标的关键. 本文提出

在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard

drf偏移分页组件 paginations.py from rest_framework.pagination import LimitOffsetPagination class MyLimitOffsetPagination(LimitOffsetPagination): # ?offset=从头偏移的条数&limit=要显示的条数 limit_query_param = 'limit' offset_query_param = 'offset' # ?不传offset和limit默认显示前

drf偏移分页组件 LimitOffsetPagination 源码分析:获取参数 pahenations.py from rest_framework.pagination import LimitOffsetPagination class MyLimitOffsetPagination(LimitOffsetPagination): # ?offset=从头偏移的条数&limit=要显示的条数 limit_query_param = 'limit' offset_query_param =

MVC共有4个过滤器:ActionFilter(方法过滤器),ResultFilter(结果过滤器.感觉是不是很好,所以称它为),AuthorizationFilter(授权过滤器).ExceptionFilter(异常处理过滤器) 过滤器类型 接口 默认实现 描写叙述 Action IActionFilter ActionFilterAttribute 在动作方法之前及之后执行 Result IResultFilter ActionFilterAttribute 在动作结果被执行之前和之后执行

论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN.从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论

/*=========================================================================*/ // 过滤器和卷积 /*=========================================================================*/ 过滤器,内核和卷积 滤波器是从某个图像i(x,y)开始,通过计算i中像素的某个函数中每个像素的位置x,y来计算新的图像i′(x,y), 该函数位于同一x,y位置周围的某

一.验证 angularJS中提供了许多的验证指令,可以轻松的实现验证,只需要在表单元素上添加相应的ng属性,常见的如下所示: <input Type="text" ng-model="" [name=""] [required=""] [ng-required=""] [ng-minlength=""] [ng-maxlength=""][ng-pattern

一个windows下的ddos样本. 加载器 程序运行之后会在临时目录释放出一个256_res.tmp的文件 之后将该文件移动至system32目录下,以rasmedia.dll命名. 删除原文件. 加载开始释放的dll文件,并调用该dll导出的install函数.

前段时间收到locky样本,分析之后遂做一个分析. 样本如下所示,一般locky勒索的先决条件是一个js的脚本,脚本经过了复杂的混淆,主要用于下载该样本文件并运行,. 解密 样本本身进行了保护,通过ida打开之后只有少量几个函数,如下图所示为样本的入口地址,代码进行了重度的混淆加密.

前端MVC学习总结--AngularJS验证.过滤器 目录 一.验证 二.过滤器 2.1.内置过滤器 2.1.1.在模板中使用过滤器 2.1.2.在脚本中调用过滤函数 2.2.自定义过滤器 三.指令(directive) 3.1.支持AngularJS功能的指令 3.1.1.应用与模块(ng-app) 3.1.2.控制器(ng-Controller) 3.1.3.包含(ng-Include) 3.1.4.不绑定(ngNonBindable) 3.2.扩展表单元素的指令 3.2.1.ng-opti

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Banner-jQuery</title> <style type="text/css"> *{margin:0;padding: 0;} .container{width: 80%;height: 500px;overflo