Liste des classes

Liste des classes, structures, unions et interfaces avec une brève description :

[Niveau de détails 1234]

Naidge_in_space	Banc d'essai de compression d'image du projet AIDGE IN SPACE
Ncodecs	Registre des codecs
Nballe2017	Ballé 2017 entraîné par le notebook : un codec par architecture trouvée dans outputs/checkpoints
CBalle2017Codec	Modèles Ballé 2017 d'une même architecture (et d'un même run, pour une série), un niveau par λ
Nbase	Interface commune des codecs : Codec, Level, Result et LearnedCodec
CLevel	Un réglage de débit d'un codec (qualité JPEG, checkpoint, débit cible...)
CResult	Résultat d'une compression suivie d'une décompression
CCodec	Classe de base de tous les codecs
CLearnedCodec	Codec à base de réseau de neurones (transformées apprises + codage entropique)
Nbmshj2018	Ballé et al
CPretrained2018	Base des modèles 2018 pré-entraînés : 8 niveaux de qualité, poids téléchargés à la demande
CFactorized2018	Bmshj2018-factorized pré-entraîné
CHyperprior2018	Bmshj2018-hyperprior pré-entraîné
Nclassical	Codecs classiques de référence, via Pillow : JPEG, JPEG 2000, WebP
CPillowCodec	Codec qui passe par Image.save() de Pillow ; le débit est toujours réel
CJpeg	JPEG (libjpeg)
CJpeg2000	JPEG 2000 (OpenJPEG), à débit cible
CWebP	WebP avec pertes (libwebp)
Ncoding	Codage entropique des latents, une classe par famille de modèle d'entropie
CLatentCoding	Interface du codage entropique des latents d'un modèle
CFactorizedCoding	Prior factorisé (Ballé 2017, bmshj2018-factorized) : une table par canal
CHyperpriorCoding	Scale hyperprior gaussien (bmshj2018-hyperprior)
Nentropy	Codage entropique : codeur arithmétique 32 bits (repris du notebook) et tables de fréquences
CBitWriter	Écriture bit à bit dans un tampon d'octets (bit de poids fort en premier)
CBitReader	Lecture bit à bit d'un tampon d'octets ; renvoie des zéros au-delà de la fin
CArithmeticEncoder	Codeur arithmétique entier sur STATE_BITS bits (méthode des bits en attente)
CArithmeticDecoder	Décodeur symétrique de ArithmeticEncoder
CCdfTables	Ensemble de tables de fréquences cumulées, prêtes pour le codeur arithmétique
Njobs	File d'attente SQLite des entraînements (JobStore) : jobs, métriques et battements de cœur des workers
CJob	Un job d'entraînement tel que stocké dans la base
CJobStore	Accès à la base des jobs d'entraînement (une connexion par opération)
Nnn	Modèles de Ballé et al
C_LowerBound	Max(x, borne) dont le gradient passe quand x >= borne ou quand il pousse x vers le haut
CGDN	Generalized Divisive Normalization (Ballé et al
CFrozenGDN	GDN figée pour le déploiement : conv 1x1 (poids gamma, biais beta), racine, division
C_FactorizedPrior	Densité apprise indépendante par canal (base de FactorizedDensity et EntropyBottleneck)
CFactorizedDensity	Prior factorisé simplifié du notebook : un scalaire par couche et par canal
CEntropyBottleneck	Entropy bottleneck de Ballé et al
CAnalysis2017	Transformée d'analyse de Ballé 2017 : conv 9x9/4, 5x5/2, 5x5/2, chacune suivie d'une GDN
CSynthesis2017	Transformée de synthèse de Ballé 2017, symétrique de Analysis2017 (IGDN + conv transposées)
CBalle2017	Modèle du notebook (E2ECompressor) : mêmes noms de couches, checkpoints compatibles
CFactorizedPrior2018	Bmshj2018-factorized : 4 conv 5x5 de pas 2 avec GDN entre chacune, prior factorisé
CScaleHyperprior2018	Bmshj2018-hyperprior : un hyper-latent z, codé avec un prior factorisé, prédit l'échelle de chaque latent
CHyperpriorOnboard	Partie embarquée d'un hyperprior : g_a, h_a et h_s (pour le profilage et l'export)
Ntrain	CLI d'entraînement : python -m aidge_in_space.train (–config FICHIER.yaml | –job-id N)
CStopWatcher	Demande d'arrêt de l'entraînement : annulation dans la base, fin de stdin ou signal
Ntraining	Paquet d'entraînement de Ballé 2017 : configuration (sans torch) et boucle (chargée à la demande)
Nconfig	Configuration d'entraînement : champs, validation, lecture et écriture YAML, préréglages
CConfigError	Configuration d'entraînement invalide (code de retour 2 de la CLI train)
CTrainConfig	Réglages d'un entraînement ; les défauts reprennent le notebook (cellule 4, mode GPU complet)
Nloop	Boucle d'entraînement de Ballé 2017, portée des cellules 4, 15 et 17 du notebook
CTrainResult	Résultat d'un appel à train()
Nui_training	Onglets Données, Entraînement et Suivi de l'interface Gradio
C_Names	Attribution de noms de fichiers libres dans un dossier, en temps amorti constant