MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2171033838 · doi:10.1109/83.846242

Context-based lossless interband compression-extending CALIC

2000· article· en· W2171033838 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Image Processing · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Compression Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLossless compressionComputer scienceContext (archaeology)Data compressionTheoretical computer scienceComputer engineeringAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an interband version of CALIC (context-based, adaptive, lossless image codec) which represents one of the best performing, practical and general purpose lossless image coding techniques known today. Interband coding techniques are needed for effective compression of multispectral images like color images and remotely sensed images. It is demonstrated that CALIC's techniques of context modeling of DPCM errors lend themselves easily to modeling of higher-order interband correlations that cannot be exploited by simple interband linear predictors alone. The proposed interband CALIC exploits both interband and intraband statistical redundancies, and obtains significant compression gains over its intrahand counterpart. On some types of multispectral images, interband CALIC can lead to a reduction in bit rate of more than 20% as compared to intraband CALIC. Interband CALIC only incurs a modest increase in computational cost as compared to intraband CALIC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle