Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Image Compression using SVD from Scratch

Автор: Priyanshu Pathak

Загружено: 2021-12-17

Просмотров: 523

Описание:

Abstract—The increasing usage of digital information also requires storage and transmission of images and videos. A technique called SVD (Singular Value Decomposition) is used to compress these images without affecting the quality of the image. This linear matrix transformation uses a product of three matrices and compresses the image by keeping necessary features. It finds the basic structure of the image by transformation into a series of linear approximations. The main idea behind this is to select some eigenvalues to compress and reconstruct the image. It deals with the rank of image and compression ratio.

Image Compression using SVD from Scratch

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

array(10) { [0]=> object(stdClass)#4261 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "RscKCtF--NI" ["related_video_title"]=> string(74) "Data Compression with SVD — Topic 36 of Machine Learning Foundations" ["posted_time"]=> string(21) "4 года назад" ["channelName"]=> string(9) "Jon Krohn" } [1]=> object(stdClass)#4234 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "vSczTbgc8Rc" ["related_video_title"]=> string(86) "SVD Visualized, Singular Value Decomposition explained | SEE Matrix , Chapter 3 #SoME2" ["posted_time"]=> string(21) "3 года назад" ["channelName"]=> string(13) "Visual Kernel" } [2]=> object(stdClass)#4259 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "mBcLRGuAFUk" ["related_video_title"]=> string(38) "Singular Value Decomposition (the SVD)" ["posted_time"]=> string(19) "9 лет назад" ["channelName"]=> string(18) "MIT OpenCourseWare" } [3]=> object(stdClass)#4266 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "blWdjRUPP6E" ["related_video_title"]=> string(72) "Разведчик о том, как использовать людей" ["posted_time"]=> string(25) "3 недели назад" ["channelName"]=> string(18) "Коллектив" } [4]=> object(stdClass)#4245 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "WXK5yvOhhJE" ["related_video_title"]=> string(158) ""ЭТО ПОСЛАНИЕ НАМ, РОССИИ". Пропагандисты разочаровались в Трампе из-за ударов по Ирану" ["posted_time"]=> string(24) "10 часов назад" ["channelName"]=> string(19) "Майкл Наки" } [5]=> object(stdClass)#4263 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "P5mlg91as1c" ["related_video_title"]=> string(69) "Lecture 47 — Singular Value Decomposition | Stanford University" ["posted_time"]=> string(19) "9 лет назад" ["channelName"]=> string(36) "Artificial Intelligence - All in One" } [6]=> object(stdClass)#4258 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "KPZuB-ecu7A" ["related_video_title"]=> string(74) "Machine Learning Tutorial: Image Compression with Neural Networks - Part 1" ["posted_time"]=> string(21) "3 года назад" ["channelName"]=> string(2) "C0" } [7]=> object(stdClass)#4268 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "i-FFVM4cIXQ" ["related_video_title"]=> string(138) "База по Базам Данных - Storage (Индексы, Paging, LSM, B+-Tree, R-Tree) | Влад Тен Систем Дизайн" ["posted_time"]=> string(21) "9 дней назад" ["channelName"]=> string(15) "Влад Тен" } [8]=> object(stdClass)#4244 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "UyAfmAZU_WI" ["related_video_title"]=> string(74) "Lecture 48 — Dimensionality Reduction with SVD | Stanford University" ["posted_time"]=> string(19) "9 лет назад" ["channelName"]=> string(36) "Artificial Intelligence - All in One" } [9]=> object(stdClass)#4262 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "Nc8Pxx24f-k" ["related_video_title"]=> string(120) "Аксиома выбора: как Георг Кантор чуть не сломал математику [Veritasium]" ["posted_time"]=> string(21) "8 дней назад" ["channelName"]=> string(10) "Vert Dider" } }
Data Compression with SVD — Topic 36 of Machine Learning Foundations

Data Compression with SVD — Topic 36 of Machine Learning Foundations

SVD Visualized, Singular Value Decomposition explained | SEE Matrix , Chapter 3 #SoME2

SVD Visualized, Singular Value Decomposition explained | SEE Matrix , Chapter 3 #SoME2

Singular Value Decomposition (the SVD)

Singular Value Decomposition (the SVD)

Разведчик о том, как использовать людей

Разведчик о том, как использовать людей

"ЭТО ПОСЛАНИЕ НАМ, РОССИИ". Пропагандисты разочаровались в Трампе из-за ударов по Ирану

Lecture 47 — Singular Value Decomposition | Stanford University

Lecture 47 — Singular Value Decomposition | Stanford University

Machine Learning Tutorial: Image Compression with Neural Networks - Part 1

Machine Learning Tutorial: Image Compression with Neural Networks - Part 1

База по Базам Данных - Storage (Индексы, Paging, LSM, B+-Tree, R-Tree) | Влад Тен Систем Дизайн

База по Базам Данных - Storage (Индексы, Paging, LSM, B+-Tree, R-Tree) | Влад Тен Систем Дизайн

Lecture 48 — Dimensionality Reduction with SVD | Stanford University

Lecture 48 — Dimensionality Reduction with SVD | Stanford University

Аксиома выбора: как Георг Кантор чуть не сломал математику [Veritasium]

Аксиома выбора: как Георг Кантор чуть не сломал математику [Veritasium]

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]