產地類別 | 進口 | 電動機功率 | 360kW |
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讀出方式 | SSI讀出 | 工作原理 | 可編程 |
外形尺寸 | 40mm*50mmmm | 外型尺寸 | 30mm*45mmmm |
應用領域 | 生物產業,農林牧漁,文體,石油,紡織/印染 | 重量 | 0.8kg |
產品簡介
詳細介紹
DFS60B-S4EK00400神經網絡的圖像視頻編碼器SFM60-H1AT3K02
SFM60-H1AT3K02鄰域合并候選項的運動矢量進行運動補償預測得到多個預測塊;然后,根據候選塊位置與像素點的曼哈頓距離對獲得的多個預測塊進行加權平均得到附加候選項;后,通過率失真優化(RDO)從附加候選項和原有候選項中選擇出的合并模式。實驗結果顯示:在聯合探索測試模型JEM 7. 0平臺上,所提算法在不同的編碼器配置下均獲得了率失真性能的提升,其中低延遲P幀下達到了平均1. 34%的比特率節省。深度神經網絡近年來在人工智能領域進展顯著,并引發廣泛深入研究神經網絡的熱潮,近期基于神經網絡的圖像視頻編碼也成為熱點研究問題之一。系統梳理了基于神經網絡的圖像視頻編碼技術及進展,對基于多層感知機、隨機神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等框架的圖像壓縮,以及基于深度學習的各類視頻編碼工具進行了綜述介紹,同時對神經網絡編碼的未來發展趨勢進行了分析與展望。 媒體內容如圖像、視頻被廣泛應用在廣告、醫療、娛樂、安防等領域。隨著高畫質、浸入式體驗、智能媒體服務的應用極大的增加了需要被傳輸或存儲的數據量。過去幾十年里,通過增加額外的計算復雜度和存儲,圖像視頻編碼的性能大約按照每十年提升50%的速度發展。就目前而言,一方面是現有的編碼標準已經集成了較多的復雜編碼模塊,繼續持續性的提升其編碼性能的難度不斷增大;另一方面,隨著智能應用諸如檢測、識別、跟蹤、檢索的快速發展,這種啟發式調整編碼參數的模式已經難以滿足其對于媒體內容的應用要求。因此探索一些新的編碼框架無論從學術角度還是工業角度都顯得十分有必要。本文針對不同應用需求,重點研究了端到端的圖像視頻壓縮方法,并嘗試解決傳統編碼框架無法解決的問題。論文主要貢獻及創新點可概括如下:(1)提出了端到端的人臉圖像壓縮框架。不同于傳統的圖像視頻編碼器那樣根據不同的失真度量準則啟發式的調節編碼參數,在所提框架中,編碼參數可以根據來自集成的人臉圖像失真度量計算模塊的梯度反饋自動被優化。實驗結果表明所提的方案比JPEG2000提升了71.41%的性能,比WebP提升了48.28%的性能。(2)提出了語義結構化碼流的概念及相應的實現方案。不同于傳統的碼流統一用二值化的數值表示圖像內容,語義結構化碼流的每一部分均具有一定的語義作用。因此,所提實現方案能夠僅僅基于部分碼流恢復其對應的目標,而不需要整體的碼流信息。更重要的,實驗也驗證了一些后續的識別、分類等任務可以直接在碼流層面執行。(3)提出了一種端到端訓練的視頻壓縮框架。
DFS60B-S4EK00400神經網絡的圖像視頻編碼器SFM60-H1AT3K02
SFM60-H1AT3K02在該框架中,本文提出了一種基于塊的用于端到端訓練的預測編碼方法,并基于此構建了端到端的視頻壓縮框架。在沒有熵編碼的情況下,實驗結果表明其能夠達到和H.264差不多的性能。(4)本文提出了先記憶再回憶的新視頻壓縮思路。與傳統編碼器基于塊的編碼方案不同,在所提框架中,其利用了視頻內容的結構信息,將視頻內容分解為全局特征和針對每一幀的骨架信息。重建時,基于在機器翻譯領域對注意力機制的探索,本文引入注意力機制用來生成每一幀的內容。該框架在監控視頻人類運動場景下取得了比H.265更高的性能。1055822 SFM60-H1AT4K02
1055830 DGS35-LH401024
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