Référence de la classe aidge_in_space.coding.FactorizedCoding

Prior factorisé (Ballé 2017, bmshj2018-factorized) : une table par canal. Plus de détails...

Graphe d'héritage de aidge_in_space.coding.FactorizedCoding:

Fonctions membres publiques
	encode (self, model, y, real)
	Quantifie les latents et produit le flux binaire, ou estime seulement son débit.
	decode (self, model, data, latent_shape)
	Décode un flux produit par encode().
Fonctions membres publiques hérités de aidge_in_space.coding.LatentCoding
	onboard (self, model)
	Module à exécuter à bord pour produire le flux (hors codage arithmétique).
	tables (self, model)
	Tables de fréquences du modèle, calculées au premier appel puis mises en cache.

Fonctions membres protégées
	_make_tables (self, model)
	Une table par canal, pour les symboles q = round(y - médiane).

Description détaillée

Prior factorisé (Ballé 2017, bmshj2018-factorized) : une table par canal.

Le modèle doit exposer prior, un aidge_in_space.nn.FactorizedDensity ou aidge_in_space.nn.EntropyBottleneck. Les latents sont quantifiés autour de la médiane de chaque canal, comme dans CompressAI.

Documentation des fonctions membres

decode()

aidge_in_space.coding.FactorizedCoding.decode	(		self,
			model,
			data,
			latent_shape )

Décode un flux produit par encode().

Paramètres

model	Modèle entraîné (le même qu'à l'encodage).
data	Flux binaire, sans l'en-tête du codec.
latent_shape	Forme des latents y, (1, M, h, w).

Renvoie

Latents quantifiés y_hat, identiques à ceux de encode().

Réimplémentée à partir de aidge_in_space.coding.LatentCoding.

encode()

aidge_in_space.coding.FactorizedCoding.encode	(		self,
			model,
			y,
			real )

Quantifie les latents et produit le flux binaire, ou estime seulement son débit.

Paramètres

model	Modèle entraîné.
y	Latents non quantifiés en sortie de g_a, tenseur 1 x M x h x w.
real	True : codage arithmétique réel ; False : débit estimé par l'entropie du modèle.

Renvoie

Dictionnaire avec les clés :

• y_hat : latents quantifiés, tels que le décodeur les reconstruira ;
• est_bits : débit estimé en bits (toujours présent) ;
• data : flux binaire (bytes), si real ;
• n_esc : nombre de symboles échappés (hors des tables), si real.

Réimplémentée à partir de aidge_in_space.coding.LatentCoding.

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La documentation de cette classe a été générée à partir du fichier suivant :

• coding.py