Quelle technique d’apprentissage en profondeur utiliseriez-vous pour la compression vidéo ?

La compression vidéo est un processus de conversion de la vidéo dans un format qui nécessite moins d’espace et peut être lu sur divers appareils. La vidéo la plus courante formats de compression sont MPEG-2, MPEG-4 et H.264/MPEG-4 AVC. Il existe diverses techniques d’apprentissage en profondeur qui peuvent être utilisées pour la compression vidéo, telles que l’encodage automatique, les réseaux antagonistes génératifs et les réseaux de neurones récurrents. L’encodage automatique est un processus de réduction de la taille des données de la vidéo en apprenant à représenter les données dans un espace de dimension inférieure. Des réseaux antagonistes génératifs peuvent être utilisés pour créer une représentation vidéo compressée en formant un réseau générateur pour générer des images vidéo qui sont similaires à la vidéo d’origine. Les réseaux de neurones récurrents peuvent être utilisés pour compresser la vidéo en apprenant à prédire l’image suivante de la vidéo. La technique d’apprentissage en profondeur que vous utiliseriez pour la compression vidéo dépend de l’application. Par exemple, l’encodage automatique est généralement utilisé pour la compression vidéo dans les applications où une faible taille de données est plus importante que la préservation de la qualité vidéo d’origine, comme dans la transmission et le stockage. Les réseaux antagonistes génératifs sont plus adaptés aux applications où il est important de préserver la qualité vidéo d’origine, comme dans le streaming vidéo. Les réseaux de neurones récurrents peuvent être utilisés dans les deux applications, mais sont plus couramment utilisés dans les applications de streaming vidéo.

Il existe deux approches pour réaliser la compression vidéo. Une trame peut être divisée en deux parties : une inter-trame et une intra-trame.

Tous les deux compression temporelle et la compression spatiale sont utilisées dans la compression. La compression des données vidéo et audio est classée en deux types : temporelle et spatiale. Lorsqu’une trame de données est compressée, elle n’est appliquée à aucune trame voisine. Le processus de compression des données spatiales est connu sous le nom de compression intra-trame.

Quel est le meilleur algorithme de compression vidéo ?

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Il n’y a pas de réponse unique à cette question, car le meilleur algorithme de compression vidéo pour une application donnée dépendra des caractéristiques spécifiques du signal vidéo compressé. Cependant, certains des plus algorithmes de compression vidéo populaires utilisés aujourd’hui incluent MPEG-4, H.264/MPEG-4 AVC et Motion JPEG.

Les DCT et DCT II, ​​également appelées transformées en cosinus discrètes, sont un sous-ensemble de transformées en cosinus discrètes. JPEG, le format avec perte le plus largement utilisé, et le plus récent HEIF sont des formats de compression qui utilisent ce technologie de compression. Une transformation dans le domaine temporel (DCT) est un type de transformation qui modifie les données du domaine temporel plutôt que les données du domaine spatial. Parce qu’il peut tirer parti des informations répétées tout au long d’une image, il est plus efficace. La compression vidéo, en général, fait référence à la réduction du nombre de bits nécessaires pour représenter une image ou une séquence vidéo. En règle générale, la compression vidéo est effectuée par un programme avec un algorithme ou une formule spécifique conçu pour déterminer la meilleure façon de réduire la taille des données. DCT, ou transformation dans le domaine temporel, est utilisée dans l’industrie du traitement des événements pour convertir des données dans le domaine temporel en données dans le domaine spatial plutôt que des données dans le domaine temporel en données dans le domaine spatial.

Qu’est-ce que la compression dans l’apprentissage en profondeur ?

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La compression dans l’apprentissage en profondeur est une technique utilisée pour réduire le nombre de paramètres et de calculs dans un modèle d’apprentissage en profondeur. Cela se fait en réduisant le nombre de couches, de neurones ou de connexions dans le modèle. En réduisant la taille du modèle, le modèle peut être déployé plus facilement sur des appareils à ressources limitées.

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L’apprentissage en profondeur peut aider à résoudre les problèmes de compression d’images et de vidéos. Les informations contenues dans un fichier multimédia sont compressées afin qu’aucune donnée redondante ne puisse être trouvée. Les réseaux de neurones (CNN) ont eu un impact significatif dans un large éventail de domaines. Vous pouvez compresser des images en utilisant CNN comme mécanisme d’extraction de fonctionnalités. MLP, un nouvel algorithme de compression d’image, est sorti en 1988.Efficacité du codage vidéo ( HE ) La compression CNN, contrairement à la compression HE, a amélioré les mesures du rapport signal sur bruit maximal (PSNR) et de la similarité structurelle (SSIM) de JPEG2000. Une première tentative de mise en œuvre de la compression d’image avec les CNN a été faite en 2016.

L’image d’entrée est compressée dans un très petit espace à l’aide de la Technique de compression GAN. Pour reconstruire l’image, les caractéristiques sont reconstruites par le réseau génératif. La différence la plus notable entre la compression GAN et CNN est la perte de données. La compression avec des réseaux de neurones profonds, en plus de présenter de nombreux défis informatiques, consomme une quantité importante de mémoire.

Qu’est-ce que la compression dans l’apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones et l’intelligence artificielle ?

Qu’est-ce que la compression dans l’apprentissage en profondeur ? UN méthode de compression du modèle est utilisé pour réduire la taille et la précision d’un modèle tout en diminuant sa taille. Un modèle simplifié, par opposition à un modèle plus traditionnel, est à la fois plus petit et avec moins de latence. Qu’est-ce que la compression dans un réseau de neurones ? Le terme compression neuronale fait référence à l’application de réseaux neuronaux et d’autres méthodes d’apprentissage automatique à la compression de données. La compression des réseaux de neurones peut être utilisée pour réduire la taille d’un modèle ou pour réduire le temps nécessaire au traitement d’un modèle. Qu’est-ce que la compression en intelligence artificielle ? Quels sont les exemples ? La réduction de bits par compression avec perte se produit lorsque des informations inutiles ou de peu de valeur sont supprimées. Dans la plupart des cas, la compression des données est appelée encodeur et le périphérique est également appelé décodeur. En plus d’autres techniques, telles que le codage par transformation, cela est fréquemment utilisé pour maximiser le taux de compression.

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Qu’est-ce que le traitement vidéo dans le Deep Learning ?

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Le traitement vidéo dans l’apprentissage en profondeur est un processus dans lequel les données d’une vidéo sont converties dans un format pouvant être utilisé par un algorithme d’apprentissage automatique. Ce processus implique généralement l’extraction de caractéristiques à partir des données vidéo, puis l’introduction des données dans un algorithme d’apprentissage automatique. La sortie de l’algorithme d’apprentissage automatique peut ensuite être utilisée pour faire des prédictions ou prendre des décisions concernant les données vidéo.

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