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    失真对编码性能的影响研究

    近几年来,视频流的技术环境发生了巨大的变化,互联网上的视频流量急剧增加。根据 Cisco 公司的报告的预测,视频流量将超过整个互联网使用量的 80%。这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量的权衡关系产生了更大的兴趣。然而这些编解码器在实际系统中的实际部署表明,还有其他考虑因素进一步限制了编解码器的性能,例如设备上的资源、云中的计算资源和 CDN(内容交付网络)中不同服务器之间的带宽。尤其是转码已经成为流媒体和通信生态系统的一个关键设备,使 Netflix、YouTube、Zoom、微软、Tiktok 和 Facebook 的视频应用成为可能。用户生成内容(UGC)的流媒体的一个主要问题是失真的影响,如噪音、曝光/光线和相机抖动。对于 UGC,这些失真通常会导致比特率提高,图片质量降低。

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    【位姿估计】开源|CVPR2020|基准标记|TopoTag鲁棒的、可伸缩的拓扑基准标记系统,实现单帧可靠、准确的位姿估计

    基准标记在增强现实(AR)、机器人导航和相机与物体之间相对姿态的一般应用中发挥着重要的作用。本文引入了TopoTag——鲁棒的、可伸缩的拓扑基准标记系统,能够实现单帧图像的可靠、准确的位姿估计。TopoTag系统利用拓扑和几何信息进行标记检测,具有较高的鲁棒性。其中,拓扑信息广泛用于2D标记点检测,而相应的几何信息则用于ID解码。通过所有的TopoTag vertices来实现鲁棒的3D姿态估计。TopoTag不需要像以前的系统那样牺牲bits来获得更高的查全率和精度,它可以使用完整的bits来进行ID编码。TopoTag支持数以万计的惟一ID,并且很容易扩展到数以百万计的惟一标记,从而实现了巨大的可伸缩性。本文收集了一个很大的测试数据集,包括面内和面外旋转、图像模糊、不同距离和不同背景等总共169,713张图像用于评估TopoTag系统性能。在数据集上的实验和使用卷帘式相机进行的真实室内和室外场景测试都表明,TopoTag在检测精度、顶点抖动、位姿抖动和精度等各项指标上都显著优于之前的基准标记系统。此外,只要保持主要的标签拓扑结构,TopoTag系统支持遮挡;并且允许灵活的形状设计,用户可以根据需要自定义内部和外部标记形状。

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    黄仁勋称摩尔定律结束/ 苹果折叠屏可自愈/ 高通手握300亿美元汽车订单...今日更多新鲜事在此

    日报君 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 盆友们,又到了愉快的周五。 今天也是秋分,白天要越来越短啦~ 快来和日报君一起看看,今天科技圈都发生了哪些新鲜事? 高通汽车业务订单总估值增长至300亿美元 当地时间周四,高通表示,其汽车业务订单总估值已增长至300亿美元。相较于7月底公布的第三季度财报,已增加了超过100亿美元。 并且,高通还预测到2030年,其汽车市场规模将达到1000亿美元。 随着电动汽车和自动驾驶的逐步发展,芯片制造商逐渐将眼光投入到了汽车业务上,高通也不例外。 关于其在汽

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    领券