Telegram Group & Telegram Channel
Telegram Group » United States » Электросвязь » Telegram Webview » Post 197
Электросвязь
〰️ В первой части статьи Березкина А.А., Ченского А.А., Киричека Р.В., Захарова А.А. «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть I. Методика» (№ 9 2024 журнала «Электросвязь») были обобщены результаты исследований сжатия и квантования латентных пространств признаков вариационных автокодировщиков, представлены модификация нейросетевого кодека, наборы данных и методика экспериментов.

🛠 Во второй части статьи «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть II. Эксперимент» авторами исследованы различные конфигурации нейросетевых кодеков, разработанных на основе вариационных автокодировщиков вида VQ и KL (VQ-f4, VQ-f8, VQ-f16, KL-f4, KL-f8, KL-f16, KL-f32) из состава моделей Stable Diffusion на предмет возможности их использования для сжатия кадров видеопотока при FPV-управлении беспилотными системами.
Обобщаются исследования, проведённые для автокодировщика VQ-f16.

Рассматривается адаптация алгоритмов квантования и сжатия для латентного пространства признаков вариационных автокодировщиков видов VQ и KL, проводится оценка соотношений степеней сжатия и метрик качества восстанавливаемого изображения для вариационных автокодировщиков при различных конфигурациях нейросетевого кодека, определяются наилучшие методы обработки латентного пространства для каждого вариационного автокодировщика, а также проводится оценка целесообразности использования каждого из них.

⚡️ Разработаны предварительные конфигурации нейросетевого кодека для использования в различных условиях.

Как было выявлено авторами статьи, вариационные автокодировщики видов VQ и KL обладают различными параметрами Гауссова распределения латентного пространства признаков, что влияет на эффективность совместного использования различных алгоритмов сжатия и квантования. В статье показано, какие алгоритмы сжатия и квантования эффективнее использовать с различными моделями.

🔖 Полный текст статьи Березкина А.А., Ченского А.А., Киричека Р.В., Захарова А.А. «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть II. Эксперимент» опубликован в №10 2024 журнала «Электросвязь».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
www.group-telegram.com/us/electrosvyazmagazine.com/197
3.4K viewsedited  



group-telegram.com/electrosvyazmagazine/197
Create:
Last Update:

〰️ В первой части статьи Березкина А.А., Ченского А.А., Киричека Р.В., Захарова А.А. «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть I. Методика» (№ 9 2024 журнала «Электросвязь») были обобщены результаты исследований сжатия и квантования латентных пространств признаков вариационных автокодировщиков, представлены модификация нейросетевого кодека, наборы данных и методика экспериментов.

🛠 Во второй части статьи «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть II. Эксперимент» авторами исследованы различные конфигурации нейросетевых кодеков, разработанных на основе вариационных автокодировщиков вида VQ и KL (VQ-f4, VQ-f8, VQ-f16, KL-f4, KL-f8, KL-f16, KL-f32) из состава моделей Stable Diffusion на предмет возможности их использования для сжатия кадров видеопотока при FPV-управлении беспилотными системами.
Обобщаются исследования, проведённые для автокодировщика VQ-f16.

Рассматривается адаптация алгоритмов квантования и сжатия для латентного пространства признаков вариационных автокодировщиков видов VQ и KL, проводится оценка соотношений степеней сжатия и метрик качества восстанавливаемого изображения для вариационных автокодировщиков при различных конфигурациях нейросетевого кодека, определяются наилучшие методы обработки латентного пространства для каждого вариационного автокодировщика, а также проводится оценка целесообразности использования каждого из них.

⚡️ Разработаны предварительные конфигурации нейросетевого кодека для использования в различных условиях.

Как было выявлено авторами статьи, вариационные автокодировщики видов VQ и KL обладают различными параметрами Гауссова распределения латентного пространства признаков, что влияет на эффективность совместного использования различных алгоритмов сжатия и квантования. В статье показано, какие алгоритмы сжатия и квантования эффективнее использовать с различными моделями.

🔖 Полный текст статьи Березкина А.А., Ченского А.А., Киричека Р.В., Захарова А.А. «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть II. Эксперимент» опубликован в №10 2024 журнала «Электросвязь».

BY Электросвязь




Share with your friend now:
group-telegram.com/electrosvyazmagazine/197

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

On December 23rd, 2020, Pavel Durov posted to his channel that the company would need to start generating revenue. In early 2021, he added that any advertising on the platform would not use user data for targeting, and that it would be focused on “large one-to-many channels.” He pledged that ads would be “non-intrusive” and that most users would simply not notice any change. On February 27th, Durov posted that Channels were becoming a source of unverified information and that the company lacks the ability to check on their veracity. He urged users to be mistrustful of the things shared on Channels, and initially threatened to block the feature in the countries involved for the length of the war, saying that he didn’t want Telegram to be used to aggravate conflict or incite ethnic hatred. He did, however, walk back this plan when it became clear that they had also become a vital communications tool for Ukrainian officials and citizens to help coordinate their resistance and evacuations. Groups are also not fully encrypted, end-to-end. This includes private groups. Private groups cannot be seen by other Telegram users, but Telegram itself can see the groups and all of the communications that you have in them. All of the same risks and warnings about channels can be applied to groups. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. Some people used the platform to organize ahead of the storming of the U.S. Capitol in January 2021, and last month Senator Mark Warner sent a letter to Durov urging him to curb Russian information operations on Telegram.
from us


〰️ В первой части статьи Березкина А.А.

 Электросвязь TG
Webview: 197
Электросвязь.Telegram Webview
Электросвязь Telegram TG Channel
Telegram Updated:
Telegram Электросвязь
FROM American