Недавно на Хабре была опубликована статья Разбираем самый маленький PNG в мире. Интересно, а какой самый маленький файл JPEG? В ответах на StackOverflow и RedditЧитать полностью »
Рубрика «квантование»
Разбираем самый маленький JPEG в мире
2024-02-08 в 13:28, admin, рубрики: DCT, jpeg, квантование, Хаффман
Neural Network Optimization: океан в капле
2023-03-16 в 14:51, admin, рубрики: cезон machine learning, neural networks, OpenVINO, tensorrt, Блог компании Doubletapp, дистилляция, искусственный интеллект, квантование, кластеризация, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, Серверная оптимизацияВсех приветствую, меня зовут Антон Рябых, работаю в Doubletapp. Вместе с коллегой Данилом Гальпериным мы написали статью про важный этап в процессе обучения нейронных сетей и получения необходимых нам результатов — оптимизацию модели. Зачем нужно оптимизировать модель, если и так все работает? Но как только вы начнете разворачивать модель на устройстве, которое будет ее обрабатывать, перед вами встанет множество проблем.
Аудиофилькина грамота: несколько слов в защиту HI-RES
2018-04-25 в 23:03, admin, рубрики: hi-res, аудиоаппаратура, аудиоформаты, аудиоформаты высокого разрешения, Блог компании Pult.ru, звук, квантование, Научно-популярное, физика, форматы звука, харез, частота дискретизацииСреди людей с критическим взглядом на окружающий мир укоренился стереотип о том, что аудиоформаты высокого разрешения(с частотой дискретизации более 44,1 Гц и квантованием более 16 бит) в бытовой звуковоспроизводящей аппаратуре — это лишь маркетологическая уловка, которая создана для тех, кто не знает о порогах восприятия. Мол, там улучшения за пределами порогов человеческого восприятия.
Я долго склонялся к похожему мнению, пока не стал периодически отмечать то, что некоторые из хайрез записей мне субъективно (по необъяснимой причине) нравятся больше. Не могу сказать, что я с лёгкостью пройду слепой тест и с высокой точностью определить, где хайрез, а где mp3 с битрейтом 320 кбит/с. Но вслушиваясь в записи в формате AIFF с частотой дискретизации 192 кГц и разрядностью 32 бита, мне показалось, что я замечаю едва различимые улучшения в динамическом диапазоне и при воспроизведении низких.
Не очень доверяю своим ушам. Я засомневался в собственных выводах и решил раскопать что-нибудь по поводу теоретической возможности услышать эти различия.
К своему удивлению обнаружил не росказни маркетологов, а вполне себе авторитетные оценки специалистов AES (Audio Engineering society). Однозначный ответ мои поиски не дали, но я стал менее категорично относится к хайрезу.
Опираясь на личный опыт, я не раз писал, что Hi-res нужен только людям, которым недостаточно слушать, но нужно знать о том, что качество звука безупречное. Проанализировав выводы аудиоинженеров и специалистов по психоакустике, я понял, что теоретическая возможность услышать разницу все же есть.Читать полностью »
Сжатие фотографий без видимой потери качества: опыт Yelp
2017-06-25 в 16:30, admin, рубрики: jpeg, Mozjpeg, pillow, yelp, квантование, компрессия, оптимизация, Серверная оптимизация, сжатие данных, хранение данныхНа Yelp хранится более 100 миллионов пользовательских фотографий, от картинок ужинов и причёсок до одной из наших последних фич, #yelfies. Эти изображения составляют основную часть трафика для пользователей приложения и веб-сайта, а их хранение и передача обходятся недёшево. Стараясь предоставить людям наилучший сервис, мы усиленно работали над оптимизацией всех фотографий и добились среднего уменьшения размера на 30%. Это экономит людям время и трафик, а также сокращает наши расходы на обслуживание этих изображений. Ах да, и мы сделали это без ухудшения качества фотографий!
Исходные данные
Yelp хранит пользовательские фотографии уже 12 лет. Мы сохраняем lossless-форматы (PNG, GIF) как PNG, а все остальные форматы в JPEG. Для сохранения файлов используются Python и Pillow, а загрузки фотографий начинаются примерно с такого сниппета:
# do a typical thumbnail, preserving aspect ratio
new_photo = photo.copy()
new_photo.thumbnail(
(width, height),
resample=PIL.Image.ANTIALIAS,
)
thumbfile = cStringIO.StringIO()
save_args = {'format': format}
if format == 'JPEG':
save_args['quality'] = 85
new_photo.save(thumbfile, **save_args)Сжатие изображений с потерями
2015-02-25 в 9:45, admin, рубрики: Алгоритмы, вейвлеты, вейвлеты хаара, дельта модуляция, дискретизация, качество сжатых изображений, квантование, сжатие с потерями, трансформационное кодирование, метки: вейвлеты хаара, сжатие с потерями Идея, лежащая в основе всех алгоритмов сжатия с потерями, довольно проста: на первом этапе удалить несущественную информацию, а на втором этапе к оставшимся данным применить наиболее подходящий алгоритм сжатия без потерь. Основные сложности заключаются в выделении этой несущественной информации. Подходы здесь существенно различаются в зависимости от типа сжимаемых данных. Для звука чаще всего удаляют частоты, которые человек просто не способен воспринять, уменьшают частоту дискретизации, а также некоторые алгоритмы удаляют тихие звуки, следующие сразу за громкими, для видеоданных кодируют только движущиеся объекты, а незначительные изменения на неподвижных объектах просто отбрасывают. Методы выделения несущественной информации на изображениях будут подробно рассмотрены далее.
Читать полностью »