Отрывок: Пространственная пирамида позволяет эффективно оценивать, как большие, так и малые движения, благодаря располагающимся на разных уровнях пирамиды нейронным сетям. Б. Кодер-Декодер вектора движения Модули кодера и декодера спроектированы на основе структуры гиперприора с внесением асимметричности в декодере [3] для снижения вычислительных затрат на декодирование, не приводящих к значительным потерям. На вх...
Название : | Энтропийное моделирование при сжатии видео на основе машинного обучения |
Авторы/Редакторы : | Якубенко М. А. Гашинков М. В. |
Дата публикации : | 2023 |
Библиографическое описание : | Якубенко, М. А. Энтропийное моделирование при сжатии видео на основе машинного обучения / М. А. Якубенко, М. В. Гашинков // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Сергеева. - 2023. - С. 030592. |
Аннотация : | В работе исследуется энтропийная модель пространственно-временных характеристик при сжатии видео с использованием алгоритмов машинного обучения. Модель позволяет эффективно оценивать, как пространственные, так и временные характеристики сжимаемых видеоданных. Кроме того, универсальность энтропийной модели также позволяет устанавливать шаг квантования по пространственному каналу. Этот механизм квантования, адаптированный к контенту, не только помогает добиться плавной настройки скорости сжатия, но и улучшает конечную производительность засчет динамического распределения интервалов квантования. Результаты вычислительных экспериментов на реальных видеопоследовательностях подтверждают эффективность исследуемого метода сжатия видео. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Entropiinoe-modelirovanie-pri-szhatii-video-na-osnove-mashinnogo-obucheniya-105984 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\541725 |
Ключевые слова: | квантование энтропийные модели сжатие видео машинное обучение нейронные сети |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1919-3_2023-030592.pdf | 243.14 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.