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CompressAI：一个用于端到端压缩研究的PyTorch库及评估平台

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简介：
简介：CompressAI是基于PyTorch开发的一个端到端数据压缩研究库与评估平台，致力于推动现代深度学习在图像和视频压缩领域的应用与发展。 CompressAI（发音为 compress-ay）是一个用于端到端压缩研究的PyTorch库及评估平台。 当前，CompressAI提供以下功能： 1. 专为基于深度学习的数据压缩设计的操作、层和模型。 2. 官方库的部分移植版本。 3. 预训练的端到端图像压缩模型。 4. 比较学习模型与经典图像及视频压缩编解码器性能的评估脚本。 注意：多GPU支持目前仍处于试验阶段。 **安装指南** CompressAI要求Python 3.6及以上版本（当前对PyTorch的支持需要小于3.9）和PyTorch 1.4+。此外，还需C++17编译器以及最新版pip（版本需为19.0或以上）。具体所需其他python软件包的完整列表请参见setup.py文件。 要开始使用并安装CompressAI，请执行以下命令： ``` git clone https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI compressai cd compressai ```

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    简介：CompressAI是基于PyTorch开发的一个端到端数据压缩研究库与评估平台，致力于推动现代深度学习在图像和视频压缩领域的应用与发展。 CompressAI（发音为 compress-ay）是一个用于端到端压缩研究的PyTorch库及评估平台。 当前，CompressAI提供以下功能： 1. 专为基于深度学习的数据压缩设计的操作、层和模型。 2. 官方库的部分移植版本。 3. 预训练的端到端图像压缩模型。 4. 比较学习模型与经典图像及视频压缩编解码器性能的评估脚本。 注意：多GPU支持目前仍处于试验阶段。 **安装指南** CompressAI要求Python 3.6及以上版本（当前对PyTorch的支持需要小于3.9）和PyTorch 1.4+。此外，还需C++17编译器以及最新版pip（版本需为19.0或以上）。具体所需其他python软件包的完整列表请参见setup.py文件。 要开始使用并安装CompressAI，请执行以下命令： ``` git clone https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI compressai cd compressai ```
     
  • 基于卷积神经网络的端到端压缩架构
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的端到端图像压缩架构，实现了从原始图像直接到比特流再到重构图像的自动优化过程。 基于卷积神经网络的端到端压缩框架是一种先进的技术方法，它通过利用深度学习中的卷积神经网络来实现模型在保持高性能的同时减小其计算复杂度和存储需求。这种框架能够直接从原始数据中学习并提取有效的特征表示，从而达到对整个系统进行优化的目的。
     
  • Python中基于DVC的端到端深度视频压缩框架
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    本项目构建了一个基于DVC的Python框架，实现从数据管理、模型训练到性能评估的端到端深度视频压缩流程。 DVC：端到端深度视频压缩框架。
     
  • Learn2Learn: 一个面向元学习研究的PyTorch库
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    Learn2Learn是一款专为元学习研究设计的PyTorch库，提供丰富的工具和算法以支持模型在最少的数据中快速适应新任务。 Learning2Learn是一个用于元学习研究的软件库。 Learning2Learn建立在PyTorch的基础上，旨在加速元学习研究周期的两个方面： 1. 快速原型制作：这对于让研究人员快速尝试新想法至关重要。 2. 正确的可重复性：确保对这些想法进行公正评估。 该库提供了低级实用程序和统一界面来创建新的算法和领域，并且高质量地实现了现有算法和标准化基准。它与任何其他基于PyTorch的库兼容。 要了解更多详情，请参阅我们的白皮书。 概述： - TaskDataset 和转换：从任何 PyTorch 数据集创建多个子任务。 - 计算机视觉和少量学习模型、数据集及基准。 - 元强化学习环境和实用程序。 - 现有元学习算法的高级封装。 - 差异化优化和元下降的相关工具与算法。
     
  • Risipapp：一个使用Qt、QML及PjSIP构建的跨平台SIP客户端
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    Risipapp是一款采用Qt和QML技术开发的跨平台软件，利用PjSIP协议实现高效的语音通话与即时通讯功能。 risipapp是一个强大的开源项目，它实现了基于Qt、QML和Pjsip的跨平台SIP（Session Initiation Protocol）客户端。这个应用旨在提供一种灵活、高效且易于使用的解决方案，让用户能够在不同的操作系统上进行VoIP通信。 **Qt框架** Qt是一个广泛使用的C++图形用户界面库，提供了丰富的API来创建桌面、移动和嵌入式设备的应用程序。Qt支持多种操作系统，如Windows、Linux、macOS、Android和iOS，这使得risipapp能够实现跨平台的功能。Qt Quick（即Qt QML）是Qt的一个组成部分，它允许开发者用声明性方式编写用户界面，提高了开发效率并增强了界面美观度。 **QML** QML是一种基于JavaScript语法的声明性语言，用于构建Qt Quick用户界面。它的优点在于可以快速设计出动态、响应式的UI，并与C++代码无缝集成。在risipapp中，QML被用来定义用户界面元素如按钮、文本框和布局等，以及它们的行为和交互逻辑。 **Pjsip库** Pjsip是一个开源的SIP协议栈，支持多种VoIP相关协议，包括但不限于SIP、SDP、TLS及SRTP。它为开发者提供了低级别的网络通信功能，涵盖注册、呼叫、媒体处理等方面。risipapp利用Pjsip来实现核心任务如建立和管理通话会话、处理音频流以及进行身份验证等。 **Qt QML与Pjsip的结合** 在risipapp中，前端用户交互由QML负责，而后端SIP通信则通过Pjsip完成。借助于Qt模块化设计，QML可以通过QtQuick.QMLEngine或QtQML模块访问C++代码，并将Pjsip的功能暴露给QML层。这样开发者可以在QML界面直接调用如发起呼叫、接听电话等服务。 **risipapp-master文件夹** 这个名称表明这是项目主分支的源码仓库，其中可能包含所有必需的源代码、资源文件、配置文件和构建脚本等材料。用户可以通过克隆或下载该仓库，并使用Qt Creator或其他IDE进行编译调试工作，以便于进一步学习、定制或者扩展risipapp的功能。 总之，risipapp结合了Qt强大的跨平台能力、QML直观的声明式UI设计以及Pjsip高效的SIP功能，提供了一款灵活且易于使用的VoIP客户端。它不仅为开发者提供了构建自定义SIP应用程序的基础框架，同时也向终端用户提供了一个方便实用的通信工具。通过研究和使用risipapp源代码，可以深入了解如何在不同平台上实现高效稳定的SIP通信，并掌握利用QML设计现代化用户界面的方法技巧。
     
  • Pytorch-Instance-Lane-Segmentation：基于Pytorch的端到端车道检测实现
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    Pytorch-Instance-Lane-Segmentation 是一个使用 Pytorch 实现的开源项目，致力于开发一种端到端的车道实例分割方法，以提高自动驾驶车辆对复杂道路环境的理解和适应能力。 本段落介绍了使用Pytorch实现的“走向端到端的车道检测：实例分割方法”。该方法通过应用实例分割技术来提高车道分段的准确性与效率。
     
  • LAS-PyTorch：基于PyTorch的端到端ASR模型的听、说、写实现
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    简介：LAS-PyTorch是一款采用PyTorch框架开发的端到端自动语音识别（ASR）模型，集成了听、说、写的全面功能，为开发者和研究者提供便捷高效的训练与测试环境。 LAS-Pytorch 是我基于谷歌ASR深度学习模型 LAS 的 PyTorch 实现。我在实现过程中使用了 mozilla 数据集，并借助 torchaudio 快速完成文件加载及功能转换。由于我的 GPU 内存不足，这是采用较小架构进行的4个训练周期的结果测量，包括信笺错误率（LER）和损失度量。侦听器具有128个神经元和两层结构，而 Speller 则有 256 个神经元及同样为两层的设计。可以看出模型正在从数据中学习，不过仍需进一步训练以及优化架构设计。 若尝试预测音频样本，则结果如下： true_y：[A, N, D,, S, T, I, L, L,, N, O,, A, T, T,E,M,P,T,, B,Y,,T,H ,,P,O]
     
  • Playwright-Pytest：一个用于编写端到端浏览器测试的Pytest插件
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    Playwright-Pytest是一款专为Python设计的pytest插件，旨在简化自动化端到端浏览器测试流程。支持多种浏览器环境，助力开发者高效完成网页应用的功能验证与性能评估。 适用于Playwright的Pytest插件可以帮助您为Web应用编写端到端测试，并支持所有现代浏览器，包括Chromium、WebKit和Firefox。它还支持无头模式和有头模式执行。 安装此插件的方法是使用pip命令：`pip install pytest-playwright` 要编写基本测试，请使用page装置： ```python def test_example_is_working(page): page.goto(https://example.com) assert page.inner_text(h1) == Example Domain page.click(text=More information) ``` 运行这些测试时，可以使用pytest命令行工具。
     
  • 前端Pako压缩及解压技术
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    简介：本文介绍了前端Pako库在JavaScript中的应用，详细讲解了如何使用Pako进行数据的压缩与解压操作，帮助开发者提高数据传输效率和用户体验。 前端使用pako进行数据的压缩与解压缩是一种常见的操作方式。Pako是一个基于JavaScript实现的用于处理gzip、deflate以及zip格式文件的小型库，在前端开发中有着广泛的应用，能够帮助开发者有效地减少传输的数据量，提高页面加载速度和用户体验。