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…

Adaptive Backgrounds 是一款很特别的 jQuery 插件,可以从图像中提取主导颜色并将它应用到它的父元素.这个插件利用 Canvas 元素和 ImageData 对象.需要注意的是,由于跨站点的安全限制,如果你试图从未托管在当前域下的图像中提取颜色,该脚本将会失败,除非图像允许跨域资源共享(CORS). 您可能感兴趣的相关文章 Metronic – 基于 Bootstrap 响应式后台管理模板 干货分享——32本优秀的 JavaScript 免费电子书 Debuggex –…

14.4.3 Adaptive Hash Index 自适应hash index 自适应hash index(AHI) 让InnoDB 执行更像内存数据库在系统使用合适的负载组合和足够的内存用于Buffer pool, 基于观察到的搜索模式, MySQL 创建一个hash index 使用一个index key 前缀. 索引的前缀可以任何长度, 可能只有一些值在B树索引里是出现在hash index. Hash indexes 是基于需求对于那些index 的索引页经常被访问的 如果一个表整个在…

14.2.5.6 Adaptive Hash Indexes 自适应Hash Indexes adaptive hash index(AHI) 让InnoDB 执行更加像在一个内存数据库里在, 在不牺牲任何事务功能或者可靠性. 这个功能是启动通过innodb_adaptive_hash_index option,或者关闭通过--skip-innodb_adaptive_hash_index 在服务器启动的 时候. 基于 观察到的模式搜索,MySQL 建立一个Hash index 使用一个inde…

由于HEVC在HM4.0之后,就把ALF去掉,所以ALF的介绍是基于AVS2. <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.基本流程:  1.算法描述:  自适应环路滤波器f 是根据原始信号和失真信号计算得到均方意义下的最优滤波器,即维纳滤波器,如公式(2-1)所示,                          其中,Y是失真信号,X是原始信号,是滤波后估计得信号…

参考论文:HEVC Deblocking Filter <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.Deblock Filter的目的         在AVC中,图像被分成16x16的MB,对于HEVC则分成16x16到64x64的LCU,LCU按照四叉树结构分成CU,CU的大小从8x8到64x64.CU可以进一步划分成PU和TU,划分成TU也是按照四叉树结构,HEVC支…

https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume4/kaelbling96a-html/node24.html [旧知-新知   强化学习:对新知.旧知的综合] The adaptive heuristic critic algorithm is an adaptive version of policy iteration [9] in which the value-function computation is no longer…

参考文献:见<High Efficiency Video Coding (HEVC)>Inter-Picture Prediction in HEVC章节 <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  DPB         在HEVC的编码端,会维护一个DPB存放解码的图像.对于每个CVS里的图片,都有一个唯一的POC(不同CVS里的图片,POC可以相同),POC…

参考文献:见<High Efficiency Video Coding (HEVC)>High Level Syntax章节 <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  NAL          NAL:Network Abstract Layer,网络抽象层,编码后的bitstream就是由一个个NAL组成.NAL由一个2 Bytes的NAL header和NA…

 参考文献:见<High Efficiency Video Coding (HEVC)>Block Structures and Parallelism Features in HEVC章节 <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   CTU:coding tree unit,编码树单元,LCU         对于YUV=420格式的彩色视频:一个CTU由一个…

https://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711342.html…

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…

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…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

简介 AdaBoost,是英文”Adaptive Boosting“(自适应增强)的缩写,是一种迭代提升算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器). 它的自适应在于:其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器. 基本思…

===================================================== 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…

HEVC中一共定义了35中帧内编码预测模式,编号分别以0-34定义.其中模式0定义为平面模式(INTRA_PLANAR),模式1定义为均值模式(INTRA_DC),模式2~34定义为角度预测模式(INTRA_ANGULAR2~INTRA_ANGULAR34),分别代表了不同的角度. 最简单的Intra_DC模式,DC模式适用于大面积平摊区域,当前预测值可由其左侧和上方(不包含左上角,左下方和右上方)参考像素的平均值得到.该模式同角度预测模式实现在同一个函数Void TComPrediction:…

注:本篇博文是根据其他优秀博文编写的,我只是对其改变了知识的排序,另外代码是<机器学习实战>中的.转载请标明出处及参考资料. 1 Adaboost 算法实现过程 1.1 什么是 Adaboost 算法 Adaboost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大,而正确分类的样本的权值会减小,并再次用来训练下一个基本分类器.同时,在每一轮迭代中,加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的…

PU learning问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档.通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 [即想要精确分类U或测试集中的正例文档和反例文档] 应用: 从多个无标注集中学习 从不可靠的反例数据中学习 发现测试集中的突发文档 发现异常值 基于PU-Learning的恶意URL检测 from:https://xz.aliyun.com/t/2190 基于PU-Learning的恶意URL检测 Ya-…

offset offset 译为“偏移量”,是javascript很重要的一个概念.涉及到便宜量的主要有offsetLeft.offsetTop.offHeight.offsetWidth这四个属性还有一个偏移参照--定位父级offsetParent 参照图: 在理解偏移量之前,首先要理解offsetParent.从字面上来理解.应该是翻译为“偏移父级”,但并非如此,它被译为“定位父级” 以下是对offsetParent的定义: 与当前元素最近的经过定位(不是static)的父级元素.主要分为下…

EBImage中文文档 英文版出处:http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/EBImage/inst/doc/EBImage-introduction.html ebimage提供通用的图像处理和分析功能.这允许使用R编程语言的这样的任务的自动化,并有利于在R环境中的信号处理,统计建模,机器学习和可视化与图像数据的其他工具的使用. 1 安装EBImage. ebimage是R包分布作为BioConductor计划的一…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

FFMpeg ver 20160219-git-98a0053 滤镜中英文对照 2016.02.21 by 1CM T.. = Timeline support 支持时间轴 .S. = Slice threading 分段线程 ..C = Command support 支持命令传送 A = Audio input/output 音频 输入/输出 V = Video input/output 视频 输入/输出 N = Dynamic number and/or type of input/out…

1      对Blob的理解及其操作: Blob是一个四维的数组.维度从高到低分别是: (num_,channels_,height_,width_) 对于图像数据来说就是:图片个数,彩色通道个数,宽,高 Blob中数据是row-major存储的,W是变化最快的维度,例如在(n, k, h, w)处的数据,其物理偏移量计算方式为: Blob的常用方法: blob.data()     // 返回数据 blob.diff()     // 返回梯度 blob.shape()    // 返回样本…

最近在系统研究集成学习,到Adaboost算法这块,一直不能理解,直到看到一篇博文,才有种豁然开朗的感觉,真的讲得特别好,原文地址是(http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333),在此摘录,方便查找与复习. 一.AdaBoost简介 Boosting, 也称为增强学习或提升法,是一种重要的集成学习技术, 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器,这在直接构造强学习器非常困难的情况下,为学习算法的设计提…

Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(转载) [尊重原创,转载请注明出处] http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333     本人最初了解AdaBoost算法着实是花了几天时间,才明白他的基本原理.也许是自己能力有限吧,很多资料也是看得懵懵懂懂.网上找了一下关于Adaboost算法原理分析,大都是你复制我,我摘抄你,反正我也搞不清谁是原创.有些资料给出的Adaboost实例,要么是没有代码,要么省略很多步骤,…

Code Project精彩系列(转)   Code Project精彩系列(转)   Applications Crafting a C# forms Editor From scratch http://www.codeproject.com/csharp/SharpFormEditorDemo.asp 建立一个类似C#的环境, 实现控件拖拉,属性 Packet Capture and Analayzer 网络封包截获 http://www.codeproject.com/csharp/pa…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用 AdaBoost算法将用三节课来讲,ANN.SVM.AdaBoost这三种算法都是用三节课来讲,因为这三种算法都非常重要,都有一些成功的应用.AdaBoost和SVM一样整个理论的根基是非常完善的,而且他们都是从1995年左右开始出现,在出现的十几年里边他们都得到了成功的应用. 随即森林它是一种称为Baggi…

MYSQL(进阶篇)--一篇文章带你深入掌握MYSQL 我们在上篇文章中已经学习了MYSQL的基本语法和概念 在这篇文章中我们将讲解底层结构和一些新的语法帮助你更好的运用MYSQL 温馨提醒:该文章大约20000字,建议关注收藏慢慢观看,希望能给你带来帮助~ 进阶篇内容目录 这篇文章我们主要分为七个部分: 存储引擎 索引 SQL优化 视图/存储过程/触发器 锁 InnoDB引擎 MYSQL管理 存储引擎 在讲解存储引擎前我们先来了解一下MYSQL的整体体系结构 MYSQL整体分为四个部分: 连接…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…