Image and Video Processing,Machine Learning,پردازش تصویر و فیلم , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 20 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 6 pages, accepted for presentation at 2024 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2024
توضیحات به فارسی
20 اوت 2024 ارسال شد.در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 6 صفحه ، برای ارائه در کنفرانس بین المللی IEEE در 2024 IEEE در مورد پردازش تصویر (ICIP) 2024 پذیرفته شده است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Recent advancements in point cloud compression have primarily emphasized geometry compression while comparatively fewer efforts have been dedicated to attribute compression. This study introduces an end-to-end learned dynamic lossy attribute coding approach, utilizing an efficient high-dimensional convolution to capture extensive inter-point dependencies. This enables the efficient projection of attribute features into latent variables. Subsequently, we employ a context model that leverage previous latent space in conjunction with an auto-regressive context model for encoding the latent tensor into a bitstream. Evaluation of our method on widely utilized point cloud datasets from the MPEG and Microsoft demonstrates its superior performance compared to the core attribute compression module Region-Adaptive Hierarchical Transform method from MPEG Geometry Point Cloud Compression with 38.1% Bjontegaard Delta-rate saving in average while ensuring a low-complexity encoding/decoding.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیشرفت های اخیر در فشرده سازی ابر نقطه در درجه اول بر فشرده سازی هندسه تأکید کرده است ، در حالی که تلاش های نسبتاً کمتری برای نسبت دادن فشرده سازی اختصاص داده شده است.این مطالعه یک رویکرد کدگذاری ویژگی از دست دادن پویا را به پایان می رساند ، با استفاده از یک حلقوی کارآمد با ابعاد بالا برای ضبط وابستگی های بین نقطه ای گسترده.این امکان پیش بینی کارآمد ویژگی های ویژگی ها را به متغیرهای نهفته امکان پذیر می کند.پس از آن ، ما از یک مدل متن استفاده می کنیم که فضای نهفته قبلی را در رابطه با یک مدل زمینه اتخاذ کننده خودکار برای رمزگذاری تانسور نهفته در یک بیت استریت استفاده می کند.ارزیابی روش ما در مورد مجموعه داده های ابری نقطه ای به طور گسترده مورد استفاده از MPEG و مایکروسافت عملکرد برتر آن را در مقایسه با روش اصلی تبدیل سلسله مراتبی ماژول-سازگار با ویژگی اصلی ماژول هسته ای از MPEG Point Cloud فشرده سازی با 38.1 ٪ صرفه جویی در میزان Delta Delta در حالی که تضمین می کند ، نشان می دهد.رمزگذاری/رمزگشایی کم ترکیب.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
