Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from 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



group-telegram.com/uav_tech/30156
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 Беспилотники (дроны, БПЛА, UAV)




Share with your friend now:
group-telegram.com/uav_tech/30156

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Pavel Durov, Telegram's CEO, is known as "the Russian Mark Zuckerberg," for co-founding VKontakte, which is Russian for "in touch," a Facebook imitator that became the country's most popular social networking site. "Your messages about the movement of the enemy through the official chatbot … bring new trophies every day," the government agency tweeted. And while money initially moved into stocks in the morning, capital moved out of safe-haven assets. The price of the 10-year Treasury note fell Friday, sending its yield up to 2% from a March closing low of 1.73%. Such instructions could actually endanger people — citizens receive air strike warnings via smartphone alerts. Additionally, investors are often instructed to deposit monies into personal bank accounts of individuals who claim to represent a legitimate entity, and/or into an unrelated corporate account. To lend credence and to lure unsuspecting victims, perpetrators usually claim that their entity and/or the investment schemes are approved by financial authorities.
from us


Telegram Беспилотники (дроны, БПЛА, UAV)
FROM American