广义嵌套潜在变量模型在风力涡轮机场景中的应用于失真编码
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过神经网络进行速率失真优化在压缩效率和图像质量方面取得了有竞争力的结果。本文通过设计具有马尔科夫链结构的广义 L 级嵌套生成模型扩展了这一概念。我们的实验评估是在风力涡轮机场景上进行的,以研究其在视觉检查中的应用。
本文介绍了通过神经网络进行速率失真优化的方法,并通过设计具有马尔科夫链结构的广义L级嵌套生成模型扩展了这一概念。实验评估在风力涡轮机场景上进行,研究其在视觉检查中的应用。
通过神经网络进行速率失真优化在压缩效率和图像质量方面取得了有竞争力的结果。本文通过设计具有马尔科夫链结构的广义 L 级嵌套生成模型扩展了这一概念。我们的实验评估是在风力涡轮机场景上进行的,以研究其在视觉检查中的应用。
本文介绍了通过神经网络进行速率失真优化的方法,并通过设计具有马尔科夫链结构的广义L级嵌套生成模型扩展了这一概念。实验评估在风力涡轮机场景上进行,研究其在视觉检查中的应用。