[ISO/IEC MPEG contribution] Compression of the RVC DDL Decoder Description with BiM (results of Core Experiment 1.3 in RVC)
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La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.
vignette|Comparaison de la compression d'image entre les formats JPG (à gauche) et PNG (à droite). PNG utilise une compression sans perte. On appelle algorithme de compression sans perte toute procédure de codage ayant pour objectif de représenter une certaine quantité d'information en utilisant ou en occupant un espace plus petit, permettant ainsi une reconstruction exacte des données d'origine. C'est-à-dire que la compression sans perte englobe les techniques permettant de générer un duplicata exact du flux de données d'entrée après un cycle de compression/expansion.
In information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.
The course provides a comprehensive overview of digital signal processing theory, covering discrete time, Fourier analysis, filter design, sampling, interpolation and quantization; it also includes a
Adaptive signal processing, A/D and D/A. This module provides the basic
tools for adaptive filtering and a solid mathematical framework for sampling and
quantization
The recent rise in interest in point clouds as an imaging modality has motivated standardization groups such as JPEG and MPEG to launch activities aiming at developing compression standards for point clouds. Lossy compression usually introduces visual arti ...
Codebook-based optimizations are a class of algorithmic-level transformations able to effectively reduce the computing and memory requirements of Convolutional Neural Networks (CNNs). This approach tightly limits the number of unique weights in each layer, ...
The growing adoption of point clouds as an imaging modality has stimulated the search for efficient solutions for compression. Learning-based algorithms have been reporting increasingly better performance and are drawing the attention from the research com ...
