〰️ В первой части статьи Березкина А.А., Ченского А.А., Киричека Р.В., Захарова А.А. «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть I. Методика» (№ 9 2024 журнала «Электросвязь») были обобщены результаты исследований сжатия и квантования латентных пространств признаков вариационных автокодировщиков, представлены модификация нейросетевого кодека, наборы данных и методика экспериментов.

🛠 Во второй части статьи «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть II. Эксперимент» авторами исследованы различные конфигурации нейросетевых кодеков, разработанных на основе вариационных автокодировщиков вида VQ и KL (VQ-f4, VQ-f8, VQ-f16, KL-f4, KL-f8, KL-f16, KL-f32) из состава моделей Stable Diffusion на предмет возможности их использования для сжатия кадров видеопотока при FPV-управлении беспилотными системами.
Обобщаются исследования, проведённые для автокодировщика VQ-f16.

Рассматривается адаптация алгоритмов квантования и сжатия для латентного пространства признаков вариационных автокодировщиков видов VQ и KL, проводится оценка соотношений степеней сжатия и метрик качества восстанавливаемого изображения для вариационных автокодировщиков при различных конфигурациях нейросетевого кодека, определяются наилучшие методы обработки латентного пространства для каждого вариационного автокодировщика, а также проводится оценка целесообразности использования каждого из них.

⚡️ Разработаны предварительные конфигурации нейросетевого кодека для использования в различных условиях.

Как было выявлено авторами статьи, вариационные автокодировщики видов VQ и KL обладают различными параметрами Гауссова распределения латентного пространства признаков, что влияет на эффективность совместного использования различных алгоритмов сжатия и квантования. В статье показано, какие алгоритмы сжатия и квантования эффективнее использовать с различными моделями.

🔖 Полный текст статьи Березкина А.А., Ченского А.А., Киричека Р.В., Захарова А.А. «Исследование конфигураций нейросетевых кодеков для адаптивной системы сжатия кадров FPV-видеопотока при управлении беспилотными системами. Часть II. Эксперимент» опубликован в №10 2024 журнала «Электросвязь».

❗️ВСУ настолько боятся попасть под удар наших «птичек», что практически полностью перестали использовать технику на одном из участков Купянского фронта.

Об этом военкору RT Александру Симонову @brussinf рассказал боец группы «Контора» из 1-й танковой армии группировки войск «Запад»
с позывным Елес.

На 00:41 — оператор БПЛА наблюдает за опорником ВСУ, который украинские солдаты пытаются отстроить среди ночи. Когда они закончат, наши уничтожат его.

На 02:20 — усеянная сгоревшей вражеской техникой местность. Это результат работы арты и ударных FPV-дронов.

На 03:10 — «психологическая атака»: из громкоговорителя на «птичке» врагу крутят гимн России и призывают сдаться. #ВоенкорыRT

🟩 Подписаться | Прислать новость | Читать аналитику

🤙 ВДВ. ОПЕРАТОРЫ БПЛА!
Первая серия

С радостью представляем вам наш новый документальный проект — «ВДВ. Операторы БПЛА».

В этом цикле мы расскажем и покажем, насколько нелёгок труд расчётов и как опытные операторы беспилотных летательных аппаратов, действуя в воздушном пространстве, обнаруживают и уничтожают цели противника.

Приятного просмотра!

Смотреть в лучшем качестве на RuTube.

Архангел Спецназа. Подписаться.