创建graphx1、工厂方法apply定义在Graph中，定义如下：def apply[VD, ED](vertices: RDD[(VertexId, VD)],edges: RDD[Edge[ED]],defaultVertexAttr: VD = null): Graph[VD, ED]参数为两个RDD分别是RDD[(VertexId, VD)]、RDD[

本文来自JVET-X0023《EE1: Summary of Exploration Experiments onNeural Network-based Video Coding》本提案是JVET-X EE1的实验总结，EE1是基于神经网络的视频编码的实验。包含了在W次会议到X次会议间完成了11个NNVC的技术实验，及它们的性能和复杂度分析。基于NN的环路滤波的几种变种技术在RA配置下码率节省2

本文来自阿里巴巴在JVET Z次会议上的提案JVET-Z0074《NeuralNetwork Based Motion Compensation Enhancement for Video Coding》该提案提出使用神经网络在CU级对运动补偿块进行增强从而提高编码效率。具体来说，当CU完成运动补偿过程后使用神经网络对预测块进行处理。简介基于神经网络的运动补偿增强作用于inter块，该块既可以正方

JVET第20次会议为基于神经网络的编码成立了EE1，这个EE专门用于探索深度学习在视频编码方面的潜能。为了规范和统一测试条件，JVET专门制定了相应的通用测试条件（Common Test Conditions ，CTC），最新版CTC为JVET-X2016（公众号后台回复“JVET-X2016”获取）。CTC规定了配置、测试序列、训练序列、参考软件、训练方法、评价指标等。所有基于神经网络的提案都

ffmpeg是强大的多媒体处理工具，堪称多媒体处理的瑞士军刀，涵盖了大量的多媒体处理工具。但是ffmpeg是由纯C语言写成，对于python用户来说使用难度较高，为此今天向大家推荐一款在python中使用ffmpeg的开发包：PyAVPyAV提供了ffmpeg的python接口，但实际是它只是使用ffmpeg做后端，使用Cython封装了ffmpeg的接口，所以实际调用的还是ffmpeg。...

移除前的BD-Rate为-7.57%（表1第3行），这表明同时去掉划分信息和BS信息对帧内亮度模型有影响，可以判断划分信息和BS信息在模型中可能起到相似的作用，模型中至少保留两者之一。去掉前7个残差单元中的attention计算，不带attention的残差单元结构如下图，第8个残差单元保持不变，经过378轮次的训练BD-Rate为-7.56%，表1第10行，对帧内亮度模型的效果几乎没有影响。移除

本文来自阿里巴巴在JVET Z次会议上的提案JVET-Z0074《NeuralNetwork Based Motion Compensation Enhancement for Video Coding》该提案提出使用神经网络在CU级对运动补偿块进行增强从而提高编码效率。具体来说，当CU完成运动补偿过程后使用神经网络对预测块进行处理。简介基于神经网络的运动补偿增强作用于inter块，该块既可以正方

HM是H.265/HEVC的官方参考软件，H.265是基于块的混合编码标准，以CTU为单位进行四叉树划分，H.265中规定最大的CTU为64x64。在HM中CTU的信息保存在TComDataCU类中，TComDataCU类的定义（定义太长下面列出部分成员）如下：class TComDataCU{private:​// -------------------------------...

本文来自PCS2021论文《Video Coding Tool Analysis and Dataset for Gaming Content》随着近几年游戏市场的逐渐壮大，新的游戏形态（AR、VR、云游戏等）逐渐发展。和传统的摄像机内容和屏幕内容相比，游戏内容有着不同的特点导致对于编码工具的选择有不同偏好。为了更好的研究现有的编码工具在游戏内容上的表现，论文构建了一个游戏视频数据集并在该数据集上

基于学习的视频压缩和视频分析任务在学术界和工业界蓬勃发展，对于相关研究工作和标准制定工作急需高质量的训练和测试数据，例如对于JPEG AI、JVET NNVC、MPEG VCM等。因此，腾讯多媒体实验室构建了TVD（Tencent Video Dataset）数据集。TVD可以用于多种任务，例如基于神经网络的视频编码、目标检测、目标追踪等。TVD包含86个视频序列，涵盖了不同内容。每个序列分辨率为