，前向传播时向参数添加均匀噪声以弱化后续量化带来的性能的影响；在第二段中，则使用 STE 方法，即前向传播时使用量化后的数值，而反向传播则使用量化前的梯度和数值，C2 在这一步做出了 \epsilon...(stage 1&2) 类似于 C2 的操作进行 stage 2 的训练。C2 是手动设置梯度为 \epsilon , C3 使用温度很低的软量化函数实现了相似的功能。...(stage 2) 当 R-D 性能没有更新时，会进一步减小 lr。...并且 C3 提供了一个选择，可以通过使用 FiLM 层，来使得网络大小与图像分辨率相关。 激活函数调整 实验经验表明，小且简单的网络使用 GELU 激活函数效果会优于 ReLU 激活函数。...举例来讲，当想获取低码率压缩结果时，避免使用最高分辨率的 latent 可以获得更好的结果。
量化阶段 由于训练好的神经网络对数据精度以及噪声的不敏感，因此可以通过量化将参数从浮点数转换为定点数。...但是量化也有一个致命缺陷——会导致精度的丢失。 由于浮点数转换为定点数时会大大降低数据量，导致实际的权重参数准确度降低。...另外，在进行量化过程时，不仅对参数进行了量化，也会对输入输出的数据进行量化。如果模型没有输入数据，就不知道输入输出的数据范围。这时候我们就需要准备一些具有代表性的输入来参与量化。...get_framebuffer_info 是一个函数，用于获取帧缓冲器的信息。...当程序接收到指定的信号时，会调用terminate函数进行处理。 具体而言，terminate函数会打印接收到的信号编号，并释放视频流捕获对象cap，然后调用exit(1)退出程序。
1.网络拥塞问题 在网络交换机中，当入口流量大于出口流量的带宽时会发生网络拥塞。典型的例子是多个发送方同时向同一个目的地发送网络数据。...交换机的缓存可以处理暂时的拥塞，但是当拥塞太久时，交换机的缓存就会过载。当交换机缓存过载时，下一个收到的新的数据包就会被丢弃。丢包会降低应用性能，因为重传和传输协议的复杂性会带来延迟。...通过限制端口A-F的注入速率为端口G可以处理的速率，端口A-F不应该观察到明显的性能下降(毕竟，它们的数据包无论如何也要等待)，然而从端口X到端口Y发送的数据包应该能够正常的转发，因为流控制机制不会发送暂停帧...兼容ECN的交换机和路由器会在检测到拥塞时对网络数据包打标记。IP头部的拥塞指示也可以用于RoCEv2的拥塞控制。下面是IP头部的前四个帧的格式： ? 下面是整个IP头部的帧格式： ?...标记拥塞是队列长度的概率函数，如下图所示。队列长度的两个门限值定义了标记概率。当队列长度低于门限值下限时，ECN位不会被标记。当队列长度超过门限值上限时，所有从该队列传输的网络包都会被进行ECN标记。
这个演示正在运行人员检测功能，例如，当有人在远离设备的地方坐着时，我们的模型能够检测到这个人。这对于资源有限的微型设备或微控制器来说是非常困难的，而我们的方法可以解决这个问题。...这个演示正在运行人员检测功能，例如，当有人在远离设备的地方坐着时，我们的模型能够检测到这个人。这对于资源有限的微型设备或微控制器来说是非常困难的，而我们的方法可以解决这个问题。...另一个挑战是，视觉和语言部分同时存在时，在边缘设备上的计算负担很重。我们的解决方案是ViLA，它提供了从数据整理到训练再到部署的视觉语言模型的高效方案。...这个训练是关于什么的？是关于心肺复苏术（CPR）。实践会对图像中的病人造成疼痛吗？实际上，这是一个模拟人，不应该造成疼痛，而V可以正确地回答这一点。这是一个模拟，不是真实的病人，不会造成疼痛。...这八个输入图像是样本，每秒两帧。机械臂拾取芯片袋需要多长时间？我可以进行一些推理并谈论这个问题，大约需要1.5秒。 此外，我们还可以进行缺陷检查。
图5，单个层 一个更重要的评价：当我们为一个单个单元编写方程时，我们使用x和y^,它们分别是特征值的列向量和预测值，当我们切换到图层的一般表示法时，我们使用向量a - 该向量可以激活相应的层。...让我们写下我们使用的矩阵和向量的维数。 ? ? 多个矢量化例子 这个我们设置的方程式目前为止只包含一个例子。在神经网络的学习过程中，你通常使用大量数据，最多可达数百万条。...我们使用的函数由以下公式表示，在图7中可以看到学习过程中其价值的变化。它显示了每次迭代时损失函数的值是如何减小同时使精确值增加。 ? ?...图9显示了神经网络中的操作顺序。我们清楚地看到前向和后向传播如何一起工作以优化损失函数。 ? ? 图9.前向和后向传播 结论 希望我已经解释了在神经网络中发生的数学。...在使用神经网络时，至少基本了解这个过程是非常有用的。我认为我提到的这些事情是最重要的，但它们仅仅是冰山一角。我强烈建议你尝试自己编写这样一个小的神经网络，不使用高级框架，只使用Numpy。
General Documentation https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/filespec/MODIS/6/MCD43A1 MCD43A1 V6双向反射分布函数和反照率...（BRDF/Albedo）模型参数数据集是一个500米每日16天的产品。...朱利安日期代表16天检索期的第9天，因此，观测数据被加权以估计该天的BRDF/Albedo。...MCD43A1算法和所有的综合产品一样，从一个包括Terra和Aqua传感器在检索期间的所有采集数据的池子里选择最佳的代表像素。...同时还提供了10个波段中每个波段的强制性质量层。 更多信息见数据集用户指南。 文件。
谁能找到更精准的规律，建立更高效的模型，谁就是厉害的算法。编码层次的组成序列（Sequence）指一段连续编码的并具有相同参数的视频图像。序列起始码是指专有的一段比特串，标识一个序列的压缩数据的开始。...对于YUV(4:2:0)编码，CBP通常6比特长，每个比特对应一个块，当某一块的变换量化系数全为零时，其对应比特位值为0，否则为1。...扫描：将二维变换量化数据重新组织成一维的数据序列。熵编码：根据待编码数据的概率特性减少编码冗余。预测如果一段1分钟的视频，有十几秒画面是不动的，或者，有80%的图像面积，整个过程都是不变（不动）的。...量化将含有大量的数据集合映射到含有少量的数据集合中。一般情况下量化后高频部分包含大量的零系数量化对主观质量的影响 如何理解压缩码流？ 语法：码流中各个元素的位置关系。...一个宏块一般为16像素×16像素。对I帧的处理，是采用帧内编码方式，只利用本帧图像内的空间相关性。对P帧的处理，采用帧间编码（前向运动估计），同时利用空间和时间上的相关性。
您现在可以开始为这些较小的 8 位向量建立索引，方法是在mapping中将element_type 参数设为__byte，类似于下面的示例。...更具体地说，在我们的例子中，这将获取 32 位浮点数的范围，并将其映射到向量中每个维度的 8 位整数的范围。（这不应与降维混淆，这是一个不同的主题。这只是减小现有维度的值范围。） ...还有许多其他有用的量化函数。对于您的特定用例，重要的是评估哪种量化方法将为您提供相对于空间减少、相关性和召回率之间的权衡的最佳结果。...这对于显示我们的量化函数是否运行良好非常重要。我们可以看到字节与浮点的数字是相同的，这意味着即使在量化之后，字节的相关性也与浮点的相关性一样好。...@NDCG@10：这向我们展示了前 10 个结果的质量有多好。这是评估我们的量化函数是否运行良好的另一个重要指标。
码率控制流程中最重要的优化就在于如何结合预分析与VBV缓存的结果来重新估计码率，并根据估计码率来调整每个图像或者CUTREE的QP偏移。 接下来介绍CRF算法下QP预测模型优化的一个例子。...所谓时域自适应量化，如图所示，从后往前，从后面任何一个块找到其在参考帧中的传播代价，传播代价越高，就认为这个块被参考的概率越大，量化参数QP也就会越小。...空域自适应量化就是根据当前帧内的不同区域的复杂度，选择不同的量化策略。例如人眼不敏感的复杂区域，量化参数就会偏大一些。...此外，在FFmpeg中，由于其解码器能力支持不完善， 当参考帧列表包含poc=X（短期）和poc=X+256（长期)两帧时，解码器会认为X与X+256两帧帧号等同，引发崩溃。...CRA I 帧的软解、芯片播放支持 H.264 为IDR GOP编码，其中每一个Close GOP的B6、B5、B7帧都只能前向参考，而H.265引入了CRA帧的概念，将B6、B5、B7帧编在CRA帧之后
由于拥有庞大的参数量，训练和部署卷积神经网络需要耗费大量计算资源和漫长的训练时间，如何用更少资源训练卷积神经网络一直是一个学术研究热点，也是工业界关心的话题。...当考虑将神经网络量化技术应用在卷积神经网络训练中时，为了加速卷积的反向梯度传播过程，不得不对梯度进行量化操作。...具体公式如下，其中x是被量化的数据，q是量化后的数据，s是量化系数，clip是截断函数： ? 在8bit的场景里，截断函数和量化系数的计算公式如下： ?...为了降低量化带来的误差，一个常见做法是对取整过程进行随机化，使得取整函数从期望上更接近原始的数，具体随机取整的公式如下： ? 相反的，将8bit量化数变换回浮点的过程称之为反量化。...是超参数，用于控制衰减程度和调节下界。
HEVC中的视频帧处理流程 HEVC算法旨在对视频帧进行块处理，以消除视频数据中的空间或时间冗余，本质上是通过对被编码块中的样本值进行预测来消除冗余。...如果其中至少一个是使用帧内预测编码的，则为BS分配数值2。如果两个区域都是基于先前编码图像的一个连续区域进行互预测的，则该线段的BS参数值为0。否则，BS等于1。...表 1 当一个或多个条件不满足时，即强滤波不适用时，将计算要滤波的区域的宽度，并逐行验证弱滤波的适用性。...对大量测试视频序列的编码结果说明HEVC视频编码系统中的去块效应滤波器绝对有效。这项技术在量化参数值较高时、当边缘效应特别强时尤其有用。...当使用SAO时，编码器会向编码流中插入描述用于校正解码图像像素值的偏移所使用的额外数据，这在任何情况下都会略微降低压缩比。另一方面，启用SAO可以改善图像质量。
我们的目标是通过保留前向和反向传播中的信息来训练高精度的二值化模型：(1) IR-Net 在前向传播中引入了一种称为 Libra 参数二值化（Libra-PB）的平衡标准化量化方法。...IR-Net 提供了一个全新的角度来理解二值神经网络是如何运行的，并且 IR-Net 的设计非常实用，除了在深度网络中具有很强的信息前向/后向保留能力外，它还具有很好的通用性，可以在标准的网络训练流程中进行优化...在伯努利分布假设下，当 p=0.5 时，量化值的信息熵取最大值。这意味着量化值应该均匀分布。因此，我们通过减去全精度权重的平均值来平衡零均值属性的权重。...同时，当使用 Libra-PB 作为权值时，网络中的激活信息流也可以得到保持。假设量化激活 ? 的平均值 ? ，z 的平均值可以通过以下公式计算： ?...值得注意的是，Libra-PB 提供了一个隐式整流器，它在二值化之前重塑数据分布。之前的一些研究中也意识到了这一改动对 BNNs 性能的积极影响，并采用了经验设置来重新分配参数。
大多数开发人员将优化代码的工作留给编译器，只有当他们发现编译器无法完成的优化机会时才会干预。可以说，这是一个好的默认策略。但是，当您追求最佳性能时，它就不太管用了。...如果编译器没有执行关键优化，例如向量化循环，怎么办？您将如何知道这一点？幸运的是，所有主流编译器都提供优化报告，我们现在将讨论这些报告。 假设您想知道一个关键循环是否被展开。如果是，展开因子是多少？...如果函数很大，它调用其他函数或也有许多被向量化的循环，或者如果编译器为同一个循环创建了多个版本，这可能会特别困难。...，我们将在本书的第二部分讨论发现向量化机会时更详细地介绍。...一旦您在报告中发现缺少关键优化，您可以尝试通过更改源代码或向编译器提供提示（例如 #pragma、属性、编译器内置函数等）来纠正它。始终通过在实际环境中进行测量来验证您的假设。
论文中，作者统一了训练后和预训练量化的scaling law，建立了一个完整的理论框架。 这个单一函数形式可以预测在不同精度下进行训练和推理时的性能降级。...上述公式中，CT、γD、γN、γpost是正的拟合常数；当token与参数的比例D/N足够大，或者量化后的精度Ppost足够低时，模型在预训练时间延长后，量化带来的损失可能会增加， 还可以观察到，当降低量化精度时...发现1：如果想将模型进行训练后量化，存在某一个预训练数据量，如果超过这个值，再添加额外的数据会对推理时的性能产生负面影响。...2、计算最优的预训练精度通常与计算预算无关 在没有对参数N、数据D和精度P的限制，只有固定计算预算的情况下进行预训练，研究人员的目标是联合最小化损失函数L(N, D, P)，其中C与NDP成正比，并最终得到了一个关于最优精度...相比之下，当N预先固定，例如在相似数据上训练一系列模型时，P*(C)与C的对数成正比，也表明，对于被显著过训的模型，训练时使用更高的精度可能是计算上最优的选择。
仔细观察裸流播放情况，发现了两个现象，一个是花屏的帧数据有比较明显的方块效应，其次也具备明显的呼吸效应（见后面解释） 5.猜测估计是摄像头编解码参数应该设置的固定码率，了解编码的同学应该知道，当画面的运动量比较大...量化参数： 量化在编码中处于的位置： 了解量化参数应该对编码的基本流程有一个了解，其中这种图网上很多： ?...将残差 Dn 进一步进行离散余弦变换 DCT后对变换系数进行量化可以进一步压缩数据量。其中该压缩过程是有损的，一般地随着量化参数QP的扩大，图像的损失将变大。...QP取最小值0 时，表示量化最精细；相反，QP取最大值51时，表示量化是最粗糙的。 C. QP和Qstep具有线性相关性，Qstep随着QP的增加而增加，每当QP值增加6，Qstep便增加一倍。...---- 总结： 今天这篇文章其实也是自己补充了编码方面的一些基础知识，从一个简单问题排查入手，学习了量化参数的含义，其次了解了量化参数如何平衡了编码码率、编码复杂度和编码图像质量。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 第四章 视频编码基础 1....对于YUV(4:2:0)编码，CBP通常6比特长，每个比特对应一个块，当某一块的变换量化系数全为零时，其对应比特位值为0，否则为1。...每个块的变换量化系数的最后用一个EOB (End of Block)符号来标识。 13. 视频编解码关键技术 预测：通过帧内预测和帧间预测降低视频图像的空间冗余和时间冗余。...量化 量化原理：将含有大量的数据集合映射到含有少量的数据集合中。 一般情况下量化后高频部分包含大量的零系数 量化对主观质量的影响 20....二维Log搜索 每一步采用十字搜索模式 如果每一步的最优点为中心点或者搜索窗的边界点，搜索步长减半，否则搜索步长不变 当搜索步长为1时，中心点周围的8个点都要检查 两个搜索路径一个需要5+3+3
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...量化：将整个信号的幅度值分成若干个有限的区间，并把落入同一区间的样本点用同一个幅度表示，这个幅度值称为量化值。...短时加窗处理 为了得到短时的语音信号(10ms~30ms短时间内是平稳的)，窗函数平滑地在语音信号上滑动，将语音信号分成帧。...分针可以连续，也可以采用交叠分段的方法，交叠部分称为帧移，一般为窗长的一半。 矩形窗： 汉明窗: 汉宁窗： N为窗口长度，不同的窗函数形状将影响分帧后短时特征的特性。...时域分析 短时能量分析： 表示x(n)经过加窗处理 hn=w2n, En 表示信号的第n个点开始加窗函数时的短时能量。
原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。...向量化操作 与底层库Numpy一样，pandas执行向量化操作的效率比执行循环更高。这些效率是由于向量化操作是通过C编译代码执行的，而不是通过本机python代码执行的。...另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。
支持设置最大帧量化参数(Max Frame QP)，展示最好的视频质量 引入长期参考帧 LTR，提供一个可靠的机制从网络丢包错误中恢复通讯 1.低延迟视频编码一览 下图是苹果平台上视频编码管线的简图：...CVImageBuffer 编码视频帧，从 outputHandler 里取出编码后的结果数据 如何开启低延迟模式呢？...3.3 最大帧量化参数(Max frame quantization parameter) 量化参数，简称 QP，用来调节图片质量和码率的。低 QP 会生成高清晰度的图片，图片的大小会比较大。...当网络传输错误时可能会丢帧，当接受端检测到丢帧后，它会向发送端请求一个刷新帧以重置会话。...CHP 时域伸缩性 最大帧量化参数 长期参考帧 Long-term refernece 我的博客即将同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer
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