原文:https://mux.com/blog/streaming-video-on-the-internet-without-mpeg/
在这个 2022 年的编解码器进展中,我将介绍去年与 H.264、VP9、HEVC、AV1、多功能视频编码(VVC)、低复杂度增强型视频编码(LCEVC)和基本视频编码(EVC)有关的最重要的公告。编解码器有很多,但篇幅有限,所以本文只是简单介绍。
我们知道数据在netty中传输是以ByteBuf的形式进行的,可以说ByteBuf是netty的数据传输基础。但是对于现代的应用程序来说,通常我们需要用到其他的数据结构或者类型。
通常情况下,媒体文件以如MP4,MKV、FLV等等格式存在我们的计算机,手机等设备中,而这些文件格式都属于封装格式,就是把音视频数据按照相应的规范,打包成文件。
随着最近H.266标准的完成,其惊人的复杂度令人生畏,与此同时,新兴的AOM组织于2018年年中耗时3年完成的AV1标准吸引了不少业内人的眼球,不仅仅是其有竞争力的编码性能,还有其在流媒体方面的优异表现,最重要的是其免专利费(royalty-free)使用这一项就会吸引各大厂商跟进。
AI 科技评论按:在自然语言处理任务中,循环神经网络是一种常见的方法,但近来,一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型,这个模型被称为变换器(Transformer)。同时,数据科学家 Maxime Allard 发表了相应的文章对变换器的原理机制作了介绍与讲解,并用相应的实验帮助大家更好的理解这种神经网络模型,AI 科技评论将其编译如下。
许多编程任务涉及通过网络连接发送数据,将数据保存到磁盘或将数据提交到API和服务。 这些任务通常要求在传输数据时将数据编码和解码为中间格式。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013 在 FFmpeg 5.1 发布约 6 个月后,FFmpeg 6.0 "Von Neumann" 现已正式发布。该版本包含了许多新的编码器和解码器、过滤器以及 FFmpeg CLI 工具方面的改进。同时改变了发行方式,所有主要版本现在都会增加 ABI 版本;官方计划每年推出一个主要版本更新。 另一个特定的更改是,废弃的 API 将在 3 个版本后,在下一个主要版本中被删除;一个主要版本的最后一个次要版本将是 LTS 版本。这意味着 FFmpeg 此后的发
本文来自PCS 2021的一次Keynote,演讲者是来自Intel的Jill Boyce,演讲题目是“Video Codec Standardization and Ecosystem Update”,主要介绍了视频编解码器的标准化和进展。
【导读】近日,人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客,介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。作者在博文中详细介绍了自己的模型架构和训练数据,并使用代码片段分步骤对训练过程进行讲解。总之,这是一篇比较详尽的机器翻译应用示例教程,如果你有从事机器翻译或seq2seq模型相关的研究,可以详细阅读一下,相信一定对您的工程和理论都有所帮助。专知内容组编辑整理。 Neural Machine Translation——Us
Unet是一种被广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它的独特之处在于其编码器-解码器结构和跳跃链接的设计。本文将对Unet进行详细解析,并讨论其在稳定扩散方面的应用。
本文主题:编码和解码,或者说是数据从一种特定协议的格式到另一种的转换。这些任务通常由编解码器组件处理 Netty 提供了多种组件,简化了为支持广泛协议而创建自定义编解码器的过程。 若你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器,那就会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么宝贵!
【导读】这篇博文介绍了如何在深度学习框架Keras上实现文本摘要问题,探讨了如何使用编码器-解码器递归神经网络体系结构来解决文本摘要问题,如何实现文本摘要问题的不同的编码器和解码器,博文通俗易懂,专知内容组整理出来,希望大家喜欢。 Encoder-DecoderModels for Text Summarization in Keras 用Keras实现基于Encoder-Decoder的文本自动摘要 作者:Jason Brownlee 译者:专知内容组 ▌文本摘要概述 ---- 文本摘要是从一个源文档中
Java 8会因为将lambdas,流,新的日期/时间模型和Nashorn JavaScript引擎引入Java而被记住。有些人还会记得Java 8,因为它引入了各种小但有用的功能,例如Base64 API。什么是Base64以及如何使用此API?这篇文章回答了这些问题。
原文标题:Understanding Variational Autoencoders (VAEs)
近日,Facebook 发表论文,提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器 BART。BART 通过以下步骤训练得到:1)使用任意噪声函数破坏文本;2)学习模型来重建原始文本。BART 使用基于 Transformer 的标准神经机器翻译架构,可泛化 BERT(具备双向编码器)、GPT(具备从左至右的解码器)等近期出现的预训练模型,尽管它非常简洁。Facebook 研究人员评估了多种噪声方法,最终通过随机打乱原始句子的顺序,再使用新型文本填充方法(即用单个 mask token 替换文本段)找出最优性能。
序列到序列(seq2seq)模型是一种深度学习模型,在很多任务上都取得了成功,如:机器翻译、文本摘要、图像描述生成。谷歌翻译在 2016 年年末开始使用这种模型。有2篇开创性的论文:
在基于词语的语言模型中,我们使用了循环神经网络。它的输入时一段不定长的序列,输入却是定长的,例如输入:They are,输出可能是watching或者sleeping。然而,很多问题的输出是不定长的序列。以机器翻译为例,输入是一段英文,输出是一段法语,输入和输出皆不定长,例如
From:http://yate.null.ro/pmwiki/index.php?n=Main.CppTutorial3 Yate的编解码模块不处理任何消息,而是通过API方式调用。其他模块通常两者
在之前的系列文章中,我们提到了netty中的channel只接受ByteBuf类型的对象,如果不是ByteBuf对象的话,需要用编码和解码器对其进行转换,今天来聊一下netty自定义的编码和解码器实现中需要注意的问题。
两兄弟 N.Coder 和 D.Coder 经营着一家艺术画廊。一周末,他们举办了一场特别奇怪的展览,因为它只有一面墙,没有实体艺术品。当他们收到一幅新画时,N.Coder 在墙上选择一个点作为标记来代表这幅画,然后扔掉原来的艺术品。当顾客要求观看这幅画时,D.Coder 尝试仅使用墙上相关标记的坐标来重新创作这件艺术品。
以下是百度百科对于H.265的介绍: H.265是ITU-T VCEG继H.264之后所制定的新的视频编码标准。H.265标准围绕着现有的视频编码标准H.264,保留原来的某些技术,同时对一些相关的技术加以改进。新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系,达到最优化设置。具体的研究内容包括:提高压缩效率、提高鲁棒性和错误恢复能力、减少实时的时延、减少信道获取时间和随机接入时延、降低复杂度等。H.264由于算法优化,可以低于1Mbps的速度实现标清(分辨率在1280P720以下)数字图像传送;H.265则可以实现利用1~2Mbps的传输速度传送720P(分辨率1280720)普通高清音视频传送。
让我们考虑两个场景,场景一,你正在阅读与当前新闻相关的文章。第二个场景是你正在阅读准备考试。两种情况下的注意力水平是相同还是不同?
BERT通常只训练一个编码器用于自然语言理解,而GPT的语言模型通常是训练一个解码器。如果要将BERT或者GPT用于序列到序列的自然语言生成任务,通常只有分开预训练编码器和解码器,因此编码器-注意力-解码器结构没有被联合训练,记忆力机制也不会被预训练,而解码器对编码器的注意力机制在这类任务中非常重要,因此BERT和GPT在这类任务中只能达到次优效果。
主流的Seq-Seq的模型通常采用RNN或者是CNN,一般在网络结构中都会用到encoder和decoder, 效果比较好的模型会通过attention(注意力机制)连接encoder和decoder。但是这种网络结构也存在一些问题:
AI 科技评论按:自 2018 年以来,预训练无疑是自然语言处理(NLP)领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型,该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而,对于序列到序列的自然语言生成任务,这些主流的预训练方法并没有带来显著的改进,对此,微软亚洲研究院提出了一个全新的通用预训练方法——MASS,在该任务中可以得到比 BERT 和 GPT 更好的效果。
音视频处理在现代多媒体应用中起着重要的作用。C++是一种强大且广泛使用的编程语言,提供了许多用于处理音频和视频数据的库和工具。本文将介绍C++中常用的音频和视频编码解码技术,以及相关的库和工具。
就像很多标准的架构模式都被各种专用框架所支持一样,常见的数据处理模式往往也是目标实现的很好的候选对象,它可以节省开发人员大量的时间和精力。 当然这也适应于本文的主题:编码和解码,或者数据从一种特定协议的格式到另一种格式的转 换。这些任务将由通常称为编解码器的组件来处理 Netty 提供了多种组件,简化了为了支持广泛 的协议而创建自定义的编解码器的过程 例如,如果你正在构建一个基于 Netty 的邮件服务器,那 么你将会发现 Netty 对于编解码器的支持对于实现 POP3、IMAP 和 SMTP 协议来说是多么的宝贵
编码结束后,调用函数speex_bits_destroy(&bits),speex_encoder_destroy(enc_state)来销毁SpeexBits和编码器。
网络传输的单位是字节,如何将应用程序的数据转换为字节,以及将字节转换为应用程序的数据,就要说到到我们该篇介绍的编码器和解码器。
编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法,比如机器翻译等。
编者按:从2018年开始,预训练(pre-train) 毫无疑问成为NLP领域最热的研究方向。借助于BERT和GPT等预训练模型,人类在多个自然语言理解任务中取得了重大突破。然而,在序列到序列的自然语言生成任务中,目前主流预训练模型并没有取得显著效果。为此,微软亚洲研究院的研究员在ICML 2019上提出了一个全新的通用预训练方法MASS,在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。在微软参加的WMT19机器翻译比赛中,MASS帮助中-英、英-立陶宛两个语言对取得了第一名的成绩。
从 2018 年开始,预训练(pre-train) 毫无疑问成为 NLP 领域最热的研究方向。
来源:Deephub Imba本文共2700字,建议阅读5分钟本文能让你对Transformer的整体架构有所了解。 多年来,深度学习一直在不断发展。深度学习实践高度强调使用大量参数来提取有关我们正在处理的数据集的有用信息。通过拥有大量参数,我们可以更容易地分类/检测某些东西,因为我们有更多的可以清楚地识别的数据。 目前为止深度学习中,特别是在自然语言处理领域的一个显着里程碑是语言模型的引入,它极大地提高了执行各种 NLP 任务的准确性和效率。 seq2seq模型是一种基于编码器-解码器机制的模型,它接收输
深度学习算法(第24期)----自然语言处理(NLP)中的Word Embedding 前几期我们一起学习了RNN的很多相关知识,今天我们一起用这些知识,学习下机器翻译中的编码解码网络.
NVIDIA Video Codec SDK包括一套完整的api、示例和文档,用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。
论文:https://arxiv.org/abs/2103.04286 代码:https://github.com/hli1221/imagefusion-rfn-nest
来源:Deephub Imba本文约1500字,建议阅读5分钟在本文中,想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。 BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难,因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。
在 Java 6 ( JDK 1.6 ) 之前, JDK 一直没有包含 Base64 的实现类。因此大部分人都使用 Sum/Orale JDK 里面的 sun.misc.BASE64Encode 和sun.misc.BASE64Decode。然后这也成为很多 Java 开发者的习惯。一直沿用到今天的 Java8 中还有人在用。
2017年谷歌大脑在《注意力是你所需要的一切》一文中解释了Transformer 。本文是随着自然语言处理领域的发展而来的。许多最先进的NLP模型都是以Transformer 为基础建立的。
RetroMAE: Pre-Training Retrieval-oriented Language Models Via Masked Auto-Encoder
seq2seq模型也称为Encoder-Decoder模型。顾名思义,这个模型有两个模块——Encoder(编码器)和Decoder(解码器)。编码器对输入数据进行编码,解码器对被编码的数据进行解码。此时编码器编码的信息浓缩了翻译所必需的信息,解码器基于这个浓缩的信息生成目标文本。
原标题:Comprehensive Guide to LCEVC (MPEG-5 Part 2) - Low Complexity Enhancement Video Coding
选自Google AI Blog 作者:Paul Hongsuck Seo和Arsha Nagrani 机器之心编译 编辑:泽南 一个模型在五项基准上都实现了重大进步,该研究已被 CVPR 2022 大会收录。 多模态视频字幕系统利用视频帧和语音来生成视频的自然语言描述(字幕)。这样的系统是朝着构建多模态对话系统的长期目标前进的一步,后者可以轻松地与用户交流,同时通过多模态输入流感知环境。 与关键挑战在于处理和理解多模态输入视频的视频理解任务不同,多模态视频字幕的任务包括生成实用化字幕的额外挑战。这项任务被
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