理解码率控制模式(x264,x265,vpx) 原文链接:https://slhck.info/video/2017/03/01/rate-control.html 翻译:lihaiping1603@aliyun.com 前言:Variable vs. Constant Bitrate (可变码率和固定码率) 简单地说,VBR让编码器为难编码的图像使用更大的bits,而为能简单压缩的节约bits. 那对于编码压缩什么是简单和难的呢?如果一个视频中存在大量运动,那么视频中相邻的视频图像帧之间的差异

视频编码:crf 与 bitrate 对照表 CRF(constant rate factor)就是x264/x265下压制视频的一种恒定量化值的编码方式,码率不恒定.其实就相当于vbr1pass.采用CRF的话,那么在一个视频中,大动态场景会被分配更多的码率,以使画面更好.一般CRF值我们都设置在18-26之间,18就接近无损了,个人最常用的是22或者23,当然前提是要看片源,如果片源本身就画质感人,CRF值设得再高,对画质依然毫无帮助,只会导致体积剧增.嗯CRF一般也比2pass更省时间,c

使用brew install ffmpeg 安装ffmpeg默认是没有支持x265的, 使用brew info ffmpeg 获取安装选项帮助, 使用brew reinstall ffmpeg --with-x265 重新安装即可. 参考:http://trac.ffmpeg.org/wiki/CompilationGuide/MacOSX

1. 简述 最近要应用CRF模型,进行序列识别.选用了CRF++工具包,具体来说是在VS2008的C#环境下,使用CRF++的windows版本.本文总结一下了解到的和CRF++工具包相关的信息. 参考资料是CRF++的官方网站:CRF++: Yet Another CRF toolkit,网上的很多关于CRF++的博文就是这篇文章的全部或者部分的翻译,本文也翻译了一些. 2. 工具包下载 第一,版本选择,当前最新版本是2010-05-16日更新的CRF++ 0.54版本,不过这个版本以前我用过

1. 简述 近期要应用CRF模型,进行序列识别.选用了CRF++工具包,详细来说是在VS2008的C#环境下,使用CRF++的windows版本号.本文总结一下了解到的和CRF++工具包相关的信息. 參考资料是CRF++的官方站点:CRF++: Yet Another CRF toolkit,网上的非常多关于CRF++的博文就是这篇文章的所有或者部分的翻译,本文也翻译了一些. 2. 工具包下载 第一,版本号选择,当前最新版本号是2010-05-16日更新的CRF++ 0.54版本号,只是这个版本

这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口. CRF的效果比感知机稍好一些,然而训练速度较慢,也不支持在线学习. 默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt,随hanlp 1.6.2以上版本发布. 语料格式等与感知机词法分析器相同,请先阅读<感知机词法分析器>. 中文分词 训练 CRFSegmenter segmenter = new CRFSegmenter(null); segmenter.train("data

CRF++使用小结  http://www.cnblogs.com/pangxiaodong/archive/2011/11/21/2256264.html 1. 简述 最近要应用CRF模型,进行序列识别.选用了CRF++工具包,具体来说是在VS2008的C#环境下,使用CRF++的windows版本.本文总结一下了解到的和CRF++工具包相关的信息. 参考资料是CRF++的官方网站:CRF++: Yet Another CRF toolkit,网上的很多关于CRF++的博文就是这篇文章的全部或

版权声明:作者:金良山庄,欲联系请评论博客或私信,个人主页:http://www.jinliangxu.com/,CSDN博客: http://blog.csdn.net/u012176591   目录(?)[+]   作者:金良(golden1314521@gmail.com) csdn博客: http://blog.csdn.net/u012176591 对数域操作函数 class Logspace: def __init__(self): self.LOGZERO =np.nan def

http://biancheng.dnbcw.info/java/341268.html CRF简介 Conditional Random Field:条件随机场,一种机器学习技术(模型) CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域,其在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如: 分词(标注字的词位信息,由字构词) 词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词) 命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词) 本文主要描述如何使用CR

CRF与NER简介   CRF,英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫(Markov)随机场.   较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场,称为线性链条件随机场(linear chain conditional random field). 线性链条件随机场可以用于序列标注等问题,而本文需要解决的命名实体识别(NER)任务正好可通过序列标注方

CRF简介 Conditional Random Field:条件随机场,一种机器学习技术(模型) CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域,其在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如: 分词(标注字的词位信息,由字构词) 词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词) 命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词) 本文主要描述如何使用CRF技术来进行中文分词. CRF VS 词典统计分词 基于词典的分词过度依赖词典和规则库,因

工具包:https://taku910.github.io/crfpp/#tips 语料:http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/ 安装: 1)下载linux版本CRF++包-----CRF++-0.58.tar.gz,并解压. 2)cd CRF++-0.58 3)./configure 4)sudo make 5)sudo make install 若出现ImportError: libcrfpp.so.0: cannot open shared o

概率有向图又称为贝叶斯网络,概率无向图又称为马尔科夫网络.具体地,他们的核心差异表现在如何求  ,即怎么表示  这个的联合概率. 概率图模型的优点: 提供了一个简单的方式将概率模型的结构可视化. 通过观察图形,可以更深刻的认识模型的性质,包括条件独立性. 高级模型的推断和学习过程中的复杂计算可以利用图计算来表达,图隐式的承载了背后的数学表达式. 一.概率有向图 对于有向图模型,这么求联合概率: 例如下图的联合概率表示如下: 二.概率无向图 首先我们有无向图G=(V,E),V是节点,E是边, 图G

本文参考自:http://blog.csdn.net/happyzhouxiaopei/article/details/7960876 这三个模型都可以用来做序列标注模型.但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率.而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率.MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化,而CRF模型中,统计了全局概率,在 做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEM

摘选自 :CRF++: Yet Another CRF toolkit Usage: 1.输入输出文件 He PRP B-NP reckons VBZ B-VP the DT B-NP current JJ I-NP account NN I-NP deficit NN I-NP will MD B-VP narrow VB I-VP to TO B-PP only RB B-NP # # I-NP 1.8 CD I-NP billion CD I-NP in IN B-PP September

怎样编码视频?           本文介绍x265中的两种编码视频方法,一是採用命令行的方法.二是GUI的方式.   1.命令行的方法   (1).第一种方式生成*.265格式的视频文件           第一种方式能够生成*.265格式的视频文件,相应的命令为: x265 --input-res 352x288 --fps 30 hall_cif_352x288_300.yuv -o hall_cif_352x288_300.h265   (2).另外一种方式能够生成*.bin格式的视频流

上一节我们介绍了CRF的背景,本节开始进入CRF的正式的定义,简单来说条件随机场就是定义在隐马尔科夫过程的无向图模型,外加可观测符号X,这个X是整个可观测向量.而我们前面学习的HMM算法,默认可观测符号是独立的,但是根据我们的实际语言来说,独立性的假设太牵强,不符合我们的语言规则,因此在HMM的基础上,我们把可观测符号的独立性假设去掉.同时我们知道HMM的解法是通过期望最大化进行求解,而CRF是通过最大熵模型进行求解,下面我们就从定义开始看看什么是CRF: CRF定义这里定义只讲线性链随机场,针

学习表关系的序列化和反序列表查询之前,新建项目的准备工作及环境搭建的配置. 配置:settings.py INSTALLED_APPS = [ # ... 'rest_framework', ] DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'dg_proj', 'USER': 'root', ', } } # 连接mysql数据库 """ 任何__init__文件 impor

1.linux下安装crf工具包 先下载CRF++-0.58.tar.xz,在Linux环境下安装CRF工具包 https://github.com/taku910/crfpp 解压到某一个目录下面 打开控制台,切换到解压目录 依次输入命令: ./configure sudo make sudo make install 其间,出现问题: 发现是make和make install没用sudo命令,权限不够,导致不能创建一些目录. 2.使用 https://blog.csdn.net/wqx141

The rate control in x265 is the same as x264's implementation, which is mostly empirical. It includes one two-pass and three one-pass modes(ABR, CRF and CQP). We describe ABR and CRF modes below. Average Bitrate(ABR) This is a one-pass scheme which p