率失真优化概述: 率失真优化(Rate D isto r t i on Op t i m ized)策略是在率失真理论[3 ]的基础上提出的一种代价函数方案, RDO 的主要思想是, 在计算代价函数时, 同时考虑码率和失真度两方面因素的制约, 在保证低失真度的同时保证低码率, 这样更加有利于视频流的传输. H. 264在运动搜索. 参考帧择优. 模式决策三个方面运用了不同的RDO 代价函数, 也将非RDO 代价函数列为可选模式, 以满足不同的需要.. 可描述如下: 在保证比特率R 不超过最大比特…

SAD(Sum of Absolute Difference)=SAE(Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)即hadamard变换后再绝对值求和 MAD(Mean Absolute Difference)=MAE(Mean Absolute Error)即平均绝对差值 SSD(Sum of Squared Difference)=SSE(Sum of Squared Error)即差值的…

mae():平均绝对误差 mse:均方误差 sse:误差平方和…

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函数背景色 函数在图中以方框的形式表现出来.不同的背景色标志了该函数不同的作用: 白色背景的函数:不加区分的普通内部函数. 浅红背景的函数:libx264类库的接口函数(API). 粉红色背景函数:滤波函数(Filter).用于环路滤波,半像素插值,SSIM/PSNR的计算. 黄色背景函数:分析函数(Analysis).用于帧内预测模式的判断,或者帧间预测模式的判断. 绿色背景的函数:宏块编码函数(Encode).通过对残差的DCT变换.量化等方式对宏块进行编码. 紫色背景的函数:熵编码函数(E…

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函数背景色 函数在图中以方框的形式表现出来.不同的背景色标志了该函数不同的作用: 白色背景的函数:不加区分的普通内部函数. 浅红背景的函数:libx264类库的接口函数(API). 粉红色背景函数:滤波函数(Filter).用于环路滤波,半像素插值,SSIM/PSNR的计算. 黄色背景函数:分析函数(Analysis).用于帧内预测模式的判断,或者帧间预测模式的判断. 绿色背景的函数:宏块编码函数(Encode).通过对残差的DCT变换.量化等方式对宏块进行编码. 紫色背景的函数:熵编码函数(E…

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x264阅读记录-1 采用x264版本是x264-snapshot-20060316-2245. 1. main函数 x264的main函数位于x264.c中,下面是main函数调用情况: (1)_setmode函数和_fileno函数 这两个函数是微软提供的两个库函数. _setmode函数位于io.h文件中,主要作用是设置特定模式匹配的文件.http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/vstudio/tw4k6df8.aspx _fileno函数位于std…

RDO: 平均误差(SSD/SSE).均方误差(MSE).绝对误差和(SAD).峰值信噪比(PSNR) min D subject to R < Rc 拉格朗日优化(λ为拉格朗日乘子): min J, where J = D +λR RLO: The performance loss  P(D) – P(0) 表示的是匹配和不匹配的特征对之间的汉明距 Generalized Binomial Distribution (GBD) 广义二项分布 p(S|k-1,v-1):当特征对的前v-1位之间的…

x264 x264  h264  1. x264调用主要过程 x264_param_default():设置参数集结构体x264_param_t的缺省值. x264_picture_alloc():为图像结构体x264_picture_t分配内存. x264_encoder_open():打开编码器. x264_encoder_encode():编码一帧图像. x264_encoder_close():关闭编码器. x264_picture_clean():释放x264_picture_allo…

H265 h265  一.名词 CTU: 编码树单元 CU: 编码单元 PU: 以CU为根,对CU进行划分,一个预测单元PU包含一个亮度预测块PB和两个色度预测块PB. TU: 以CU为根,变换单元TU是在CU的基础上划分的,跟PU没有关系,采用四叉树划分方式,具体划分有率失真代价决定,下图给出了某个CU划分成TU的结构. 二.基础结构 HEVC Encoder整体框架: HEVC Encoder CU是用作帧间和帧内编码的基础模块,它的特点是方块,它的大小从8×8到最小64×64,LCU是64…

H.265视频编码与技术全析(下) 四．帧内预测模式 共35个(h264有9个),包括Planar,DC,33个方向模式: 除了Intra_Angular预测外,HEVC还和H.264/MPEG-4 AVC一样,支持Intra_Planar, Intra_DC预测模式: . Intra_DC 使用参考像素的均值进行预测: . Intra_Planar 使用四个角的参考像素得到的两个线性预测的均值; 划分模式:帧内只能使用PART_2Nx2N.PART_NxN两种 五.帧间预测 Skipped模式…

x264阅读记录-2 7. x264_encoder_encode函数-1 查看该函数代码(Encoder.c文件)可以发现,该函数中注释很详细,对编码的整个步骤展示的也相对比较清晰. 在查看具体的代码之前,我们需要了解牵扯到x264帧管理过程中的三个数组: x264_frame_t *current[X264_BFRAME_MAX*4+3];/*已确定帧类型,待编码帧,每一个GOP在编码前,每一帧的类型在编码前已经确定.当进行编码时,从这里取出一帧数据.*/ x264_frame_t *nex…

为什么要有帧内预测?因为一般来说,对于一幅图像,相邻的两个像素的亮度和色度值之间经常是比较接近的,也就是颜色是逐渐变化的,不会一下子突变成完全不一样的颜色.而进行视频编码,目的就是利用这个相关性,来进行压缩. 很好理解,存储一个像素的亮度值可能需要8个bit,但是如果相邻的两个像素变化不大,我存储一个像素的原始值,以及第二个像素相对第一个像素的变化值,那么第二个值我可能用2个bit就够了,这就节约了很多的空间.而节约存储消耗的bit数,也就是节约码率,贯穿了H.264编码器的所有过程,不管是帧内…

1 总体介绍 在以下主题中,我们将回顾有助于分析时间序列数据的技术,即遵循非随机顺序的测量序列.与在大多数其他统计数据的上下文中讨论的随机观测样本的分析不同,时间序列的分析基于数据文件中的连续值表示以等间隔时间间隔进行的连续测量的假设. 本节描述的方法的详细讨论可以在Anderson(1976),Box and Jenkins(1976),Kendall(1984),Kendall and Ord(1990),Montgomery,Johnson和Gardiner(1990),Pankratz(…

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht…

单因素方差分析(One-Way Analysis of Variance) 判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响 分析步骤 1. 建立检验假设 - H0:不同因子水平间的均值无差异 - H1:不同因子水平间的均值有显著差异 - [注意]有差异,有可能是所有因子水平间都存在差异,也有可能只有两个因子水平间的均值存在差异 2. 计算检验统计量F值 F = MSA / MSE MSA = SSA / ( k - 1 )    MSA:组间均方, 对总体方差的一个估计 MSE = SSE / ( n…

回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差).MAE(平均绝对误差).MSE(平均平方误差).R2_score.但是当量纲不同时,RMSE.MAE.MSE难以衡量模型效果好坏.这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下. 预备知识 搞清楚R2_score计算之前,我们还需要了解几个统计学概念. 若用$y_i$表示真实的观测值,用$\bar{y}$表示真实观测值的平均值,用$\hat{y_i}$表示预测值,则: 回归平方和:SSR $$SSR = \s…

均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点.为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)损失函数,当误差在\([-1,1]\) 之间时,\(\text{Smooth} L_1\)损失函数近似于MSE,能够快速的收敛:在其他的区间则近似于MAE,其导数为\(\pm1\),不会对离群值敏感. 本文再介绍几…

SAD(Sum of Absolute Difference)=SAE(Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)即hadamard变换后再绝对值求和 SSD(Sum of Squared Difference)=SSE(Sum of Squared Error)即差值的平方和 MAD(Mean Absolute Difference)=MAE(Mean Absolute Error)即平均绝…

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像…

缘起 SAE 和其他的平台有些不同,不能在服务器上运行 Composer 来安装各种包,必须把源码都提交上去.一般的做法,可能是直接把源码的所有文件复制到目录中,添加到版本库.不过,这样就失去了与上游代码的同步的优势.还好 git 提供了另一个功能叫 subtree,不但提供了版本追踪的功能,让代码可以一直和上游同步,同时源码文件还能提交到当前的仓库中. 过程 首先,当然是要安装 git 的 subtree 命令.这个命令虽然随 git 一起安装了,但默认并没有启用.每个平台的安装方法有所不同,…

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl…

Text Aeroplanes are slowly driving me mad. I live near an airport and passing planes can be heard night and day. The airport was built years ago, but for some reason it could not be used then. Last year, however, it came into use. Over a hundred peop…

前些天一时冲动,买了个域名,我想总不能放着不用吧,干脆就搭建了一个个人博客.下面我把搭建的过程分享给大家.注意,此文并不是攻略,只是为了记录下这个从无到有的过程,当然,假如解决了你的疑惑,那当然是极好的. 前期准备:注册SAE,并申请实名认证. 使用微博账户登录SAE就行了,然后最好申请一下实名认证,否则的话别人访问你的SAE网站时,最上方会有一个“此网站所属人未经实名认证,以防上当受骗”之类的提示条,很碍眼. 创建应用:配置博客平台. 在这篇博客发表的近几天,SAE的管理系统进行了一次大的升级…

大多数的函数是在库中,Intrinsic Function却内嵌在编译器中(built in to the compiler). 1. Intrinsic Function Intrinsic Function作为内联函数,直接在调用的地方插入代码,即避免了函数调用的额外开销,又能够使用比较高效的机器指令对该函数进行优化.优化器(Optimizer)内置的一些Intrinsic Function行为信息,可以对Intrinsic进行一些不适用于内联汇编的优化,所以通常来说Intrinsic Fu…