视频编解码硬件方案最早是在嵌入式领域中广泛存在，如采用DSP,FPGA，ASIC等，用来弥补嵌入式系统CPU等资源能力不足问题，但随着视频分辨率越来越高（从CIF经历720P，1080P发展到4K，8K），编码算法越来越复杂（从mpeg2经历h264,发展到h265）,PC的软件规模也越来越庞大，视频应用也越来也丰富，单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难，一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。
FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。
MediaCodec是Google在Android API 16之后推出的用于音视频编解码的一套偏底层的API，可以直接利用硬件以加速视频的编解码处理。MediaCodec的概念中，一般而言，编解码器处理输入数据并生成输出数据。它异步处理数据并使用一组输入和输出缓冲区。在简单的层面上，需要请求（或接收）一个空输入缓冲区，填充数据并将其发送到编解码器进行处理。编解码器使用数据并将其转换为其空的输出缓冲区之一。最后，你请求（或接收）一个填充的输出缓冲区，消耗其内容并将其释放回编解码器。
NVIDIA Video Codec SDK包括一套完整的api、示例和文档，用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。
其中提到的 nvcuvid 则是 Nvidia GPU 硬解码的核心，并且是由官方提供支持，因此可以放心使用。
在前文《视频编解码硬件方案漫谈》中我们介绍硬件视频编解码的一般方案，本文我们进一步介绍音视频编解码如何在ffmpeg使用显卡硬件进行加速。
随着web的发展，现在很多时候我们都在网络上直接看视频了，很少有把视频下载下来，然后在电脑上观看的需求，然而对于一些喜欢看高清画质电影的用户来说，一款支持多种视频格式，支持4k视频的视频播放器还是必不可少的，今天我们就来分享几款被很多人安利过的超高点赞的视频播放器。
这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST/ weighted finite-state transducer）解码器，能够使用图像处理单元（GPU）实现对音频数据的在线流处理和离线批处理。这种解码器能高效利用内存、输入/输出带宽，并为最大化并行使用了一种全新的维特比（Viterbi）实现。内存节省让该解码器能比之前处理更大的图，同时还能支持更多数量的连续流。对 lattice 段进行 GPU 预处理能让中间 lattice 结果在流推理期间返回给请求者。
有一种计算机的技术，专门用于计算图像之间像素的相对运动。硬件使用复杂的算法来产生高度准确的流向量，这些向量对帧到帧的强度变化具有鲁棒性，并跟踪真实的物体运动。
本文为《大模型时代的 AI 基础设施——百度 AI 大底座》系列云智公开课“AI 算力构建”模块中第二讲《GPU 容器虚拟化新能力发布和全场景实践》的内容精华，以百度智能云资深工程师王利明的演讲视角进行了整理:
选自Amazon 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 随着神经机器翻译（NMT）技术的不断演进，越来越多的科研机构和公司选择开源自己的项目，让更多人能够开发出自己的 NMT 模型。此前，清华大学开源了神经机器翻译工具包 THUMT，谷歌也推出了基于 TensorFlow 的 NMT 模型搭建教程。作为 MXNet 的支持者，亚马逊也开源了自己的 NMT 框架 Sockeye。在本文中，亚马逊宣称这个基于 MXNet 的工具可以用于构建目前业内表现最佳的神经机器翻译模型。 Sockeye GitHub 链接：
同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。解码后的视频帧以 NumPy 数组或 CUDA 设备指针的形式公开，以简化交互过程及其扩展功能。
本文为译文，主要介绍安装问题。Fastai github原文地址：https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported
QtAV是基于Qt和FFmpeg的跨平台多媒体框架。高性能，对用户和开发人员友好，支持Android，iOS，Linux，Windows。 特性 硬件解码支持：DXVA2，VAAPI，VDA/VideoToolbox，CedarX，CUDA。 OpenGL和ES2支持几乎所有格式。 RGB和YUV格式的视频捕获。 OSD和自定义过滤器 libavfilter中的滤镜，例如stero3d，模糊。 字幕轨道选择。动态更改FFmpeg和libass引擎。 逐帧播放。 播放速度控制。 各种流：区域设置文件，http
PotPlayer，免费全能影音播放器，堪称Windows平台最强本地视频播放器。PotPlayer播放器，拥有强劲播放引擎加速，支持DXVA, CUDA, QuickSync，多媒体播放器支持蓝光3D，内置强大的解码器及滤镜/分离器，支持自定义添加解码器，对字幕的支持非常优秀，能够兼容特效字幕及在线搜索字幕实时翻译。
与基于RNN的方法相比，Transformer 不需要循环，主要是由Attention 机制组成，因而可以充分利用python的高效线性代数函数库，大量节省训练时间。
生成模型（Generative Model）这一概念属于概率统计与机器学习，是指一系列用于随机生成可观测预测数据得模型。简而言之，就是 “生成” 的样本和 “真实” 的样本尽可能地相似。生成模型的两个主要功能就是学习一个概率分布 P m o d e l ( X ) P_{model}(X) Pmodel(X)和生成数据，这是非常重要的，不仅可以用在无监督学习中，还可以用在监督学习中。
视频已成为内容和广告的主要媒介形式，但目前的视频内容理解或审核等AI能力，主流依然是先抽帧，再基于图像帧做特征提取和预测。抽帧由于步骤多、计算重，在视频AI推理场景很容易成为性能瓶颈。因此，有必要使用硬件加速等手段，来对视频抽帧做极致的性能优化。
选自GitHub 作者：Ronan Collobert等 机器之心编译 参与：李亚洲、刘晓坤 近日，Facebook AI 研究院开源了端到端语音识别系统 wav2letter，本文是该架构的论文实现，读者可据此做语音转录。 GitHub 地址：https://github.com/facebookresearch/wav2letter wav2letter wav2letter 是 Facebook AI 研究院今天开源的简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统。该实现的原作者包括 Ronan Col
选自Paperspace Blog 作者：Felipe 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 「大多数人类和动物学习是无监督学习。如果智能是一块蛋糕，无监督学习是蛋糕的坯子，有监督学习是蛋糕上的糖衣，而强化学习则是蛋糕上的樱桃。我们知道如何做糖衣和樱桃，但我们不知道如何做蛋糕。」 Facebook 人工智能研究部门负责人 Yann LeCun 教授在讲话中多次提及这一类比。对于无监督学习，他引用了「机器对环境进行建模、预测可能的未来、并通过观察和行动来了解世界如何运作的能力」。 深度生成模型（deep
在深度学习领域，最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个：Fast.ai、deeplearning.ai /Coursera和Udacity。Fastai作为其中之一，是一个课程平台，一个讨论社区，也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是：Making neural nets uncool again，让神经网络没那么望而生畏，其课程也是采用项目驱动的方式教学。经过Fast.ai团队和PyTorch团队的共同努力，我们迎来了一个为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一一致界面的深度学习库。这意味着，如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉（CV）模型，那你就可以用同样的方法创建自然语言处理（NLP）模型，或是软件支持的其他模型。 类似Keras，Fastai不只是将PyTorch功能封装了比较“亲切”的API，而是让PyTorch的强大之处易用了。
本周二晚，针对参加NVIDIA Jetson开发大赛的开发者们，NVIDIA做了一个内部培训，我们把培训讲座整理了一下，Highlight几个关键点（尤其是几个规格对比图，大家一定要保存）：
FFmpeg 3.4 已发布。FFmpeg 是用于处理音频、视频、字幕和相关元数据的多媒体内容的库和工具的合集。
我们将通过一些简单的快速启动示例来完成这个快速启动之旅，看看如何实例化和使用这些类。其余的文件分为两部分:
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会，原讲座标题：DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
自编码器（Autoencoder, AE）是一种数据的压缩算法，其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络的形式下，自编码器可以用于降维和特征学习。
目前半导体行业的发展可以用冰火两重天来形容，传统的桌面及移动SOC市场已经基本停止增长了，而云计算成了各大巨头的兵家必争之地，这点笔者在前文《英特尔火线换帅、苹果搅动乾坤，国芯路在何方》已经有过详细论述了。
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像，因为有开源的预训练模型，所以我们也可以在自己的机器上运行它，如下图所示。
自从引入 Transformer 以来，其在 NLP 任务中就已被证明拥有卓越的性能。计算机视觉也不例外，近些年，Transformer 的使用在计算机视觉领域也变得非常流行。例如，Carian et al. 的 DETR 目标检测网络提出利用稀疏查询（sparse queries）的方式来搜索图像中的物体。同期工作也大多从 DETR 出发，保留稀疏查询，将 DETR 简单推广到多目标跟踪（MOT）任务中。
前两篇已经用 10 行 Python 代码展现了 Hello AI World 强大而且简便的物件检测识别能力，虽然大部分的人都将目光集中在了深度学习的三大推理识别（图像分类、物件检测、语义分割），但是在整个项目中，其实还有两个非常重要的功臣功能，那就是 videoSource() 与 videoOutput() 这两个专司输入与输出的接口。
2023-04-18：ffmpeg中的hw_decode.c的功能是通过使用显卡硬件加速器（如 NVIDIA CUDA、Intel Quick Sync Video 等）对视频进行解码，从而提高解码效率和性能。在进行硬件加速解码时，相较于 CPU 的软件解码方式，GPU 可以利用其并行处理能力和更高的带宽进行更高效的解码操作。请用go语言改写hw_decode.c文件。
本篇正文部分约10000字，分模块解读并实践了Transformer，建议收藏阅读。
AI 科技评论按：本文作者廖星宇，原载于作者知乎专栏，经授权发布。 什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 1、跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 2、压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到了2012年，人们发现在卷积网络中使用自动编码器做逐层预训练可以
什么是自动编码器 自动编码器(AutoEncoder)最开始作为一种数据的压缩方法，其特点有: 跟数据相关程度很高，这意味着自动编码器只能压缩与训练数据相似的数据，这个其实比较显然，因为使用神经网络提取的特征一般是高度相关于原始的训练集，使用人脸训练出来的自动编码器在压缩自然界动物的图片是表现就会比较差，因为它只学习到了人脸的特征，而没有能够学习到自然界图片的特征； 压缩后数据是有损的，这是因为在降维的过程中不可避免的要丢失掉信息； 到了2012年，人们发现在卷积网络中使用自动编码器做逐层预训练可以训练
百度RT-DETR概述。RT-DETR模型架构图显示骨干{S3、S4、S5}的最后三个阶段作为编码器的输入。高效的混合编码器通过尺度内特征交互（AIFI）和跨尺度特征融合模块（CCFM）将多尺度特征转换为图像特征序列。IoU感知查询选择用于选择固定数量的图像特征以用作解码器的初始对象查询。最后，具有辅助预测头的解码器迭代地优化对象查询，以生成框和置信度分数（源）。
hello我们有见面了，我今天给大家分享一些我自己都在使用的软件，使用这些软件无论是工作还是学习，我感觉我的工作效率提升了不知一点点，好了废话就不多说了，喜欢的朋友加个一键三连。
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Andro
大家好，我是腾讯云的赵军，同时我也是FFmpeg决策委员会委员、开源爱好者。在2018年成为FFmpeg maintainer，2019年入选 FFmpeg 决策委员会(voting committee)，具备丰富的基于Linux 的Router/Gateway 开发经验，并持续关注Linux 在网络方面发展。曾开发基于Linux 的高清/ 标清H.264/MPEG2视频解码器及图像处理平台。曾在Intel DCG/NPG 负责基于FFmpeg以及Intel平台上的视频编码/解码/转码、视频后处理、视频分析的硬件加速的工作。目前在腾讯云负责视频云的系统优化相关工作，除去支持公司内部的项目开发以外，也在持续向FFmpeg社区提交patch，同时也倡导引领同事以开放的心态拥抱开源。
伴随着飞速增长的视频普及与观看需求，腾讯云技术专家、FFmpeg决策委员会委员赵军认为，视频行业目前存在一个“技术、需求与现实”的三角博弈，其场景犹如带着镣铐的舞蹈，即需要在超高清晰度、计算能力与网络带宽约束之下寻求平衡。正是基于这样一个三角博弈，腾讯云以“开源、协同”为利器，逐步打磨出一个完备且高效的视频产品链。 文 / 赵军 大家好，我是腾讯云的赵军，同时我也是FFmpeg决策委员会委员、开源爱好者。在2018年成为FFmpeg maintainer，2019年入选 FFmpeg 决策委员会(vo
LiveVideoStack：请简要介绍下自己，以及目前主要的工作方向，对哪些技术或领域感兴趣？
智能化农业作为人工智能应用的重要领域，对较高的图像处理能力要求较高，其中图像分割作为图像处理方法在其中起着重要作用。图像分割是图像分析的关键步骤, 在复杂的自然背景下进行图像分割, 难度较大。
视频和图像的隐身术是指在视频或者图像中中，在没有任何输入遮罩的情况下，通过框选目标体，使得程序实现自动去除视频中的文本叠加和修复被遮挡部分的问题。并且最近的基于深度学习的修复方法只处理单个图像，并且大多假设损坏像素的位置是已知的，故我们的目标是在没有蒙皮信息的视频序列中自动去除文本。
在AI盛行的当下，文本生成领域由ChatGPT独领风骚，文生图领域的头部则要数Midjourney和Stable Diffusion了。本文的主旨是向大家介绍Stable Diffusion的原理，后续会推出几期Stable Diffusion相关的干货分享，敬请期待。
使用以下任何一个开关将允许FFmpeg链接到 相应的外部库。所有组件都依赖于该库 如果所有其他依赖项都得到满足而未满足，则将启用 明确禁用。例如。 –enable-libwavpack将启用链接 libwavpack并允许构建libwavpack编码器，除非它是 使用–disable-encoder = libwavpack专门禁用。
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