开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

基于来自数据帧的条件重新编码邻接矩阵单元

是一种网络通信中的技术，用于优化数据传输和存储的效率。下面是对该问题的完善且全面的答案：

基于来自数据帧的条件重新编码邻接矩阵单元是一种在网络通信中使用的技术，用于重新编码邻接矩阵单元以提高数据传输和存储的效率。在传统的邻接矩阵表示中，每个单元通常使用一个比特或字节来表示两个节点之间的连接状态。然而，在某些情况下，邻接矩阵可能会变得非常稀疏，即大部分单元都是空的，这会导致存储和传输的浪费。

基于来自数据帧的条件重新编码邻接矩阵单元的思想是，通过对数据帧进行重新编码，将邻接矩阵中的空单元压缩为更紧凑的表示形式。这种重新编码可以基于各种条件，例如节点之间的相似性、连接的频率等。通过重新编码，可以减少存储和传输所需的空间，并提高数据的压缩率和传输效率。

应用场景：

大规模网络拓扑分析：在网络拓扑分析中，邻接矩阵是一种常用的表示方式。基于来自数据帧的条件重新编码邻接矩阵单元可以减少存储和传输所需的空间，提高分析效率。
分布式系统通信：在分布式系统中，节点之间的通信是非常频繁的。通过重新编码邻接矩阵单元，可以减少通信所需的带宽和延迟，提高系统的性能。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，以下是一些与该问题相关的产品和介绍链接地址：

云服务器（ECS）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:基于来自单热编码列的多个条件的子集数据帧基于来自独立数据帧的值的数据帧的条件平均行基于条件的数据帧合并基于来自其他数据帧的where条件在数据帧上编写select查询基于来自其他数据帧的列映射数据帧 Pandas:基于条件的宽数据帧基于多头pandas数据帧的条件基于条件的Pandas数据帧计算基于来自其他数据帧的各种列构建数据帧基于来自其他数据帧的关系创建新数据帧基于来自两个数据帧和多个条件的条件创建一对基于列条件的Pandas数据帧过滤基于条件的重复数据帧行基于多条件的pandas数据帧更新基于datetime条件的高效数据帧合并删除基于pandas数据帧行的条件基于NaN的条件过滤pandas数据帧基于多列条件递增pandas数据帧中的单元格值基于数据帧的值的if和elif条件基于条件的数据帧中的查找值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

CABR：Beamer的内容自适应速率控制算法

MacroBlock或编码树单元（CTU）选择的QP。 ...要将CABR引擎与视频编码器集成在一起，编码器应支持多项条件：首先，编码器应该能够使用几个不同的编码参数（例如QP值）对输入帧（已经编码的帧）进行重新编码，并保存每个编码的不同阶段状态，包括初始编码；保存状态的原因是当...CABR控制模块选择一个候选帧编码（或初始编码）作为输出流中的一种时，编码器的状态应对应于候选帧编码后的状态；通常情况下，支持多线程操作的编码器和硬件编码器通常具有此功能，因为每个帧编码都是由无状态单元执行的...对于高复杂度的剪辑“人群奔跑”来说，基于如此严苛的码率条件提供足够出色的质量非常困难，CABR仅将码率降低了3％；对于中等复杂性片段“ 家庭聚会”来说，CABR所能节省的码率更多，达到了17％；对于最低复杂度的剪辑...image.png 图4和5显示了来自编码剪辑的样本帧，左侧为VBR编码，右侧为CABR编码。顶部的两个图像是从源编码到5 Mbps码率的帧，而底部的两个图像是从1.5 Mbps编码得到的帧。

1.7K4 0

NeurIPS 2022 | 用变分编码器生成周期图，时间、空间复杂度最低

假设 G 图包含 m 个这样的基本单元以及它们之间的连接，因此是所有基本单元中节点的集合，是基本单元内以及基本单元之间所有边的结合。代表图的邻接矩阵，其中如果，此外。...另外定义三个组成的矩阵：(1) 是基本单元的邻接矩阵；(2) 是定义这些重复单元之间相互链接的邻接矩阵；(3) 是定义相邻基本单元内的节点如何链接的关联矩阵。...这里定义为模型基于图结构学到的图表征，其中代表图重复单元（局部结构）的表征语义，代表图全局结构的表征语义。...此外为了优化上述目标函数，在 KKT 条件下，将两个限制条件转化为 : 除此之外，还需要强制拥有相同基本单元的图的相同，拥有不同基本单元的图的不同。...表 1：PGD-VAE 和对比模型的时间、空间复杂度，其中 n 代表周期图基本单元的大小，m代表全局邻接矩阵 的大小。

3941 0

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

（相似度分析），建立起一个贝叶斯推断模型多视图生成式自编码器除了视觉数据之外，还有其他模态的数据，可以根据多个模态的数据构建多视图的生成时自编码器珠算：基于贝叶斯推断的深度生成模型库任务大数据中有许多不确定因素...（传统方法用来提取知识），作为约束条件静图+动作序列变动图 CNN编码解码，孪生网络双输入进行生成判别器：对生成和实际帧做Triplet loss优化 gan loss和视频相似度loss相加交互运动视频生成...图学习对视觉数据可以计算相似度，对于整个数据集就可以得到一个相似度矩阵，学过图论的同学都知道，矩阵就是图相似度矩阵 -> 图的邻接矩阵 -> 用图的方法对邻接矩阵进行优化标号建模标号平滑标号学习...，邻接矩阵（度量学习），并加快相似度计算高效锚图（性能速度+）从数学上优化锚图的约束条件，使得优化问题的复杂度大大降低层次化锚图（速度++）建立多层的锚图，也就是对采样点再采样锚点是线性增加的...PKU-XMedia www.icst.pku.edu.cn/mlpl/XMedia 五种媒体类型（图像、文本、视频、音频、3D） 10万标注数据，200个语义类别，基于wordNet的层次结构来自Wikipedia

1.4K6 0

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

（相似度分析），建立起一个贝叶斯推断模型多视图生成式自编码器除了视觉数据之外，还有其他模态的数据，可以根据多个模态的数据构建多视图的生成时自编码器珠算：基于贝叶斯推断的深度生成模型库任务大数据中有许多不确定因素...骨架约束的人体视频生成骨架运动有约束骨架提取很鲁棒，可以得到很多有标签知识（传统方法用来提取知识），作为约束条件静图+动作序列变动图 CNN编码解码，孪生网络双输入进行生成判别器：对生成和实际帧做...图学习 - 对视觉数据可以计算相似度，对于整个数据集就可以得到一个相似度矩阵，学过图论的同学都知道，矩阵就是图 - 相似度矩阵 -> 图的邻接矩阵 -> 用图的方法对邻接矩阵进行优化标号建模... - 图模型中需要建立表示矩阵（特征工程），邻接矩阵（度量学习），并加快相似度计算高效锚图（性能速度+） - 从数学上优化锚图的约束条件，使得优化问题的复杂度大大降低层次化锚图（速度++） ...PKU-XMedia www.icst.pku.edu.cn/mlpl/XMedia 五种媒体类型（图像、文本、视频、音频、3D） 10万标注数据，200个语义类别，基于wordNet的层次结构来自Wikipedia

1.9K7 0

ICIP2020：VVC算法和规范

本篇来自ICIP2020，演讲者是来自RWTH Aachen University的Mathias Wien和来自Fraunhofer Gesellschaft的Benjamin Bross，演讲主题是...VVC空域编码结构：编码树单元、slice和tile、子图、波前并行处理； 4. VVC高层语法：VVC高层设计、NALU结构、接入单元和图片单元、参数集； 5....分块：多种类树、分离色度分块、虚拟流水线数据单元； 6. 帧内预测：帧内预测方向模式、跨分量线性模型预测、基于位置的帧内预测合成、多参考线帧内预测、帧内子分块、矩阵权重帧内预测； 7....帧间预测：扩展的运动向量预测、对称运动向量差分编码、扩展的合成模式、合并运动向量差、基于历史的运动向量预测、仿射运动补偿预测、基于子块的时域运动向量预测、自适应运动向量分辨率、运动域存储、CU级权重双预测...环路滤波：色度缩放的亮度映射、去块滤波、采样自适应偏移滤波、自适应环路滤波； 10. 熵编码：定长和变长编码、基于上下文的自适应二进制算术编码、过程总览； 11.

1.2K4 0

JCIM | 使用深度学习进行基于结构的从头药物设计

对GAT-VAE模型进行预训练，以对活性位点图进行编码数据活性位点的数据集来自PDBBIND和scPDB数据库。...图的邻接矩阵（A）和节点特征向量（X）被输入编码器。这些向量经过重新参数化以获得潜在向量。最后，编码器返回输入活性位点图的潜在向量（z）。解码器利用潜在向量重构输入活性站点图的邻接矩阵。...VAE模型的编码器和解码器都由双向门控循环单元（GRU）组成。模型约 160 万个 SMILES 格式的类药物小分子数据集用于预训练生成模型。...编码器和解码器均由两层 1024 个双向门控循环单元 (GRU) 作为内部存储器组成，并通过堆栈作为动态外部存储器进行扩充。...将来自GAT-VAE编码器的输入图的潜在向量与来自SMILES-VAE编码器的输入潜在向量连接起来，形成组合的潜在向量(Z)。

8602 0

基于RNN网络的Deepfake检测

今天给大家介绍的是一篇基于CNN+RNN结构的检测Deepfakes框架 1. 前言大部分检测假脸工作是在图片上进行的，而针对deepfake视频往往有很少检测方法。...这个工作里我们提出了一种基于时间序列的处理方法，用于检测Deepfake视频。我们采用了CNN去提取帧级别的高维特征，并用这些高维特征训练RNN。...当我们去替换人脸的时候，先对输入图像编码，再用目标人脸解码器去解码但是自编解码器在不同摄像角度，不同光照等复杂条件下，很难去生成人脸。...种种条件变化导致人脸替换部分与背景在视觉上不一致，这种帧级别的场景不一致性将是我们方法利用的第一个特性第二个特性来自于替换人脸需要用到人脸检测器，而自编解码器只关注人脸部分，很少去关注余下的背景信息，...抽取得到的2048特征，送入LSTM单元，接一个512单元的全连接层，0.5概率的Dropout，最后通过softmax计算概率，做最终的二分类 4.

9881 0

AVS3关键技术、性能和复杂度分析

由于需要进行五次编码尝试，这会极大地增加编码端的复杂度，所以在AMVR中引入了三种快速算法：提前跳出、基于历史的MVR搜索策略以及对应不同的运动矢量精度设计了对运动估计的加速。...2.2.5 PBT PBT是基于位置的变换，被应用于帧间预测残差块，可以更好地拟合帧间残差特性。...2.3 帧内编码工具 2.3.1 Intra DT Intra Derived Tree简称Intra DT，叫做帧内衍生模式，这个方法主要是在编码单元的基础上加上了PU的概念，该方法总共支持六种PU划分...使用条件包括编码单元尺寸最大64x64，最小16x16，编码单元长宽比小于4，且当前编码单元使用IPF时，禁用Intra DT。该方法由清华大学提出。...在HPM中主要包含三部分优化，第一个部分是所设计的数据结构较为简单，第二个是寻址方式更加快捷，第三个是在HPM中已经对关键的模块进行了数据并行加速。

5.1K3 1

动态优化器—一种感知视频编码优化框架

基于镜头(Shot-based encoding)的编码对于这个技术博客的余下部分，我们假设读者熟悉自适应流媒体的基础知识，例如：使用基本处理单元，以不同分辨率和/或质量，对相同视觉内容进行多重编码表示...如果云实例未能完成某个编码，它只需要重新处理相应的块，而不是重新启动整个长达几小时大的视频编码程序。...这些shot是持续时间相对较短的视频部分，它来自相当恒定的照明和环境条件下的同一台相机。它捕获相同或相似的视觉内容。例如，一位站在树前演员的脸。最重要的是，当更改编码参数时，其变化是一致的。...当独立编码而非单个单元编码时，则需要更多位数。这是因为Intra之后的像素无法在Intra帧之前的帧中参考它们的类似对应物。...图2：VMAF的工作原理:将像素级数据汇聚以生成帧级特征;利用SVM回归方法融合不同时空特征，来建立帧级质量分数;连续帧的分数被汇集以产生最终的视频序列VMAF分数。

8352 0

行为动作识别

论文来自《基于姿态估计的人体行为识别方法与流程》 others 提取特征，通过计算前景图像的几何特征，如宽高比、轮廓长度与所围面积比、离心率等，利用这些参数构成特征向量反映人体姿态。...目前(18年过后)基于视频和RGB图片的主流方法是two-stream双流网络，而基于骨骼数据的主流方法就是图卷积网络了。...但不同于传统的图结构数据，人体运动数据是一连串的时间序列，在每个时间点上具有空间特征，而在帧于帧之间则具有时间特征，如何通过图卷积网络来综合性的发掘运动的时空特征，是目前的行为识别领域的研究热点。...1.Action-Link提取关节连接信息如图(c)，Action-Link实际上就是每个关节和其他所有关节的连接，通过一个编码-解码器来学习这些连接的权重，进而发掘关节之间的潜在联系，如下图：具体细节...基于空域的图卷积网络目前在NTU RGB+D数据集[7]上已经达到了前所未有的高度，要想再有所提升恐怕会很困难，不过南洋理工大学rose lab已经发布了新的NTU 120+数据集[8]，而且越来越多的工作聚焦于基于

1.8K2 1

AAAI-2024 | VadCLIP: 首个基于视觉-语言模型的弱监督视频异常检测方法

然而当前该领域的大多数研究遵循一个系统性的框架，即，首先是使用预先训练的视觉模型来提取帧级特征，例如C3D、I3D和ViT等，然后将这些特征输入到基于多实例学习（MIL）的二分类器中进行训练，最后一步是用预测的异常置信度检测异常事件...根据之前的工作，我们使用GCN从特征相似性和相对距离的角度对全局时间依赖性进行建模，可以总结如下：特征相似性分支通过计算两帧之间的特征的余弦相似度生成GCN邻接矩阵： H_{sim} = \frac{...X_{l}X_{l}^{\top}}{\left\|X_{l}\right\|_{2}\cdot\left\|X_{l}\right\|_{2}} 相对距离分支通过两帧之间的距离生成GCN邻接矩阵，其中...i和j是两个视频帧的位置索引， σ 是超参数： H_{dis}(i,j)=\frac{-|i-j|}{\sigma } 生成的两个邻接矩阵通过以下的公式计算得到图卷积的输出结果，其中W是图卷积层自身的参数...数据集UCF-Crime和XD-Violence中，我们的方法和之前的工作的对比结果，为了保证公平，上述列出结果的工作均使用CLIP特征进行重新训练，可以看出我们的方法在两个数据集中相较之前的工作有较大的提升

1.1K1 0

视频编码（1）：可能是最详尽的 H.264 编码相关概念介绍丨音视频基础

H.264 引入 IDR 帧是为了解码的重同步，当解码器解码到 IDR 帧时，立即将参考帧队列清空，将已解码的数据全部输出或抛弃，重新查找参数集，开始一个新的序列。...H.264 帧间预测是利用已编码视频帧/场和基于块的运动补偿的预测模式。...在 H.264 的 CAVLC（基于上下文自适应的可变长编码）中，通过根据已编码句法元素的情况动态调整编码中使用的码表，取得了极高的压缩比。CAVLC 用于亮度和色度残差数据的编码。...对于哈夫曼编码，则不得不基于更新的概率表重新设计码书，或对不同的上下文设计多个码表。由于较高的编码效率和易于自适应，只要所涉及的计算量是能接受的，无疑算术编码比哈夫曼编码是一种更好的选择。...1.4.3、RBSP 前面也介绍过，RBSP 指原始字节载荷，它是 NAL 单元的数据部分的封装格式，封装的数据来自 SODB（原始数据比特流）。

6.9K4 3

H.264学习笔记

）：对数据进行重新排序，让关键数值（Significant Values）分组在一起 12 预测性图像编码运动补偿是预测性编码的一个例子，编码器基于过去/未来的某个帧创建当前帧中某个区域的预测，然后把预测从当前区域中减去...在此同时，量化后的数据被重新扫描、反向转换并加上预测宏块，得到一个编码后的帧版本，然后存储起来用于后续的预测：在解码器中，宏块被解码、重新扫描、反向转换，得到一个编码过的残余宏块。...每个访问单元（Access Unit），即编码后的帧/场，可以由1-N个切片构成切片层：每个切片包括切片头、切片数据两部分。切片数据是一系列编码后的宏块，外加可能的跳过提示符。...跳过提示符用于指示特定的宏块位置没有数据宏块层：每个编码后的宏块包括如下语法元素： I：帧内编码 P：基于一个参考帧进行帧间编码 B：基于1-2个参考帧进行帧间编码 MB类型：预测信息：I宏块的预测模式...比当前图像早，则按POC升序如果参考图片的POC比当前图片晚，则按POC降序 02 NALU单元编码后的H.264数据以NAL单元这种数据包在网络中发送。

1.4K1 0

AAAI-2024 | VadCLIP: 首个基于视觉-语言模型的弱监督视频异常检测方法

然而当前该领域的大多数研究遵循一个系统性的框架，即，首先是使用预先训练的视觉模型来提取帧级特征，例如C3D、I3D和ViT等，然后将这些特征输入到基于多实例学习（MIL）的二分类器中进行训练，最后一步是用预测的异常置信度检测异常事件...根据之前的工作，我们使用GCN从特征相似性和相对距离的角度对全局时间依赖性进行建模，可以总结如下：特征相似性分支通过计算两帧之间的特征的余弦相似度生成GCN邻接矩阵： H_{sim} = \frac{...X_{l}X_{l}^{\top}}{\left\|X_{l}\right\|_{2}\cdot\left\|X_{l}\right\|_{2}} 相对距离分支通过两帧之间的距离生成GCN邻接矩阵，其中...i和j是两个视频帧的位置索引， σ 是超参数： H_{dis}(i,j)=\frac{-|i-j|}{\sigma } 生成的两个邻接矩阵通过以下的公式计算得到图卷积的输出结果，其中W是图卷积层自身的参数...数据集UCF-Crime和XD-Violence中，我们的方法和之前的工作的对比结果，为了保证公平，上述列出结果的工作均使用CLIP特征进行重新训练，可以看出我们的方法在两个数据集中相较之前的工作有较大的提升

3661 0

视频编码（2）：H.265 如何比 H.264 提升 40% 编码效率丨音视频基础

SAO 是 H.265 新增的一项编码方式。 2.1.6、熵编码该模块将编码控制数据、量化变换系数、帧内预测数据以及运动数据等编码为二进制流进行存储或传输。...熵编码模块的输出数据即原始视频压缩后的码流。...这种特性有助于编码器根据视频内容特性、视频应用和终端特性来自适应地选择编码模式。...编码单元的划分：首先可以将图像均等划分为编码树单元（CTU），最大 64x64； CTU 可以根据实际编码决策，按照四叉树划分为更小的编码单元（CU）；每一个叶节点的 CU 可以选择帧内编码或者帧间编码...2.2.2、改进的帧内预测技术 H.264 基于 4x4 大小的编码块采用 9 种预测模式，基于 16x16 大小的编码块采用 4 种预测模式。

1.4K4 0

视频解析中的基础常识（一）名词解释

__关键帧的间隔条件会影响到GOP的长度，继而影响到读取GOP的速度，如果关键帧间隔设置过大，在必须用到关键帧的场景就可能需要B/P帧来代替，这样会降低画面质量。...B帧前后参考帧也称为B帧，参考前面后面两帧的变化合成当前帧数据 P帧向前参考帧也称为P帧帧关联 I B P I帧是帧内压缩，因此自身是完整的可以直接解析出数据，因此I帧的单位时间数量和自身的数据量决定了视频数据解析出的画质...，想要进行直播数据编码因此一些理论知识也是必不可少的 NALU 全程为 New他work abstract layer unit（网络抽象层单元），包含一个字节的头信息和一系列来自VCL称为原始字节序列的字节流...所谓的编码视频序列即原始视频的一帧一帧的像素数据经过编码之后的结构组成的序列。...IDR帧的作用是立刻刷新,使错误不致传播,从IDR帧开始,重新算一个新的序列开始编码。

2.1K2 1

亮风台提出用完全可训练的图匹配方法，优于最新SOTA | CVPR 2020

在本文的其余部分中，除非另有说明，否则所有提及的邻接矩阵均以实数值加权。对于图匹配问题，给定两个节点为的图，不失一般性我们假设。...在本文中，我们主要研究上式的图匹配算法，因为它不仅可以编码边权重之差，而且还可以编码许多复杂的兼容性函数。 2.2 匹配作为节点标注问题图1....GN框架中的主要计算单元是GN块，它是一个图到图的模块，该模块将图作为输入，对结构进行计算，然后将图作为输出返回。...实验 4.1 模拟2D点集 4.2 CMU House数据集 CMU房屋数据集包括111个图像序列帧，其中所有序列都包含经过变换的相同房屋对象。...为了评估匹配精度，在所有帧中手动跟踪并标记了30个标定点。对于训练中的每个试验，我们通过从111帧中随机选择两个示例来形成图像对。

7202 0

CNCC2017梳理

->瓶颈检测（聚类）->像素与边缘的平均几何距离约束）边缘匹配识别基于贝叶斯的视觉信息编解码视觉信息->人脑->神经活动（编码）（反之解码，解码也可能解码为语义信息） fMRI检测神经活动分类...给定图像，自底向上推理得到中间特征相似度分析融入贝叶斯分析中多视图生成式自编码器 DL 小数据集下的深度学习数据增广 pretrain 传统+深度-检测 faster rcnn提取特征（可能漏选...loss优化 gan loss和视频相似度loss相加交互运动视频生成创意+规则约束+复杂场景+复杂交互基于锚图的视觉数据分析图学习相似度矩阵 -> 图的邻接矩阵 -> 用图的方法对邻接矩阵进行优化...标号建模标号平滑标号学习锚图学习（速度+） coarse to fine 利用数据点图，生成锚点图，先采一部分有代表性的数据（例如聚类中心）生成一个图模型，然后推理出其他图图模型：表示矩阵，邻接矩阵...选择ROI帧，时序结构编码（Dual Memory Recurrent Model--LSTM扩充来的），生成句子层次记忆网络 Image QA: 检查是否真的理解了图片视频时序推理

1.4K6 0

TPAMI 2023 | 检测时间序列边界的通用框架：Temporal Perceiver

这里分享一篇来自TPAMI 2023的论文，研究者提出了一种对视频中一类因为语义不连贯而自然产生的时序边界 (Generic Boundary) 的通用检测方法，基于 Transformer Decoder...核心设计是通过跨注意力块引入一小组潜在特征查询作为锚点，将冗余的视频输入压缩到固定维度。由于这个固定数量的潜在单元，它将注意力操作的二次复杂度大大降低到输入帧的线性形式。...连贯性打分是一个度量当前时序位置是否为边界的分数, 研究者基于每帧的连贯性打分对当前视频帧特征进行分数从大到小的重排序。连贯性分数越高的帧越大概率为时序边界, 排列在序列的前部。...此外，研究者也为每个时序位置构造了基于函数的位置编码，和RGB特征一起被重新排序后送入网络。...02 事件级别对于事件转换检测，研究者在基于日常行为视频的Kinetics-GEBD数据集和基于奥林匹克体育赛事的TAPOS数据集上进行测试。

2001 0

在Google Chrome WebRTC中分层蛋糕式的VP9 SVC

传统的解决方案基于多点控制单元（MCU）模型。针对具有不同质量、分辨率和帧率的参与者，MCU的转码（完全解码流然后重新编码）分别提供了不同版本的流。...其后，基于转发数据包而不进行任何重新编码的选择性转发单元（SFU）模型开始变得非常流行。主要是因为其可扩展性同时还有相对便宜的服务器端架构，导致SFU在WebRTC中特别受欢迎。...这意味着SFU还可以根据可获得的带宽有选择地转发不同帧质量的数据包。然而，同时联播确实存在一些缺点，它需要额外的独立编码流，导致了额外的带宽开销和CPU占用。有什么更好的选择吗？...VP9有效载荷格式每个携带VP9流的RTP包仅含有来自同一个层帧的数据。每个数据包也以VP9有效载荷描述开始。该有效载荷的描述向SFU提供了关于层帧依赖性和可伸缩性结构的提示。...D ：使用层间依赖性，其指定当前层帧是否取决于来自当前超帧内紧接的前一空间层的层帧。 U ：切换点，其指定当前层帧是否依赖于同一时间层的先前层帧。

1K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭