Методы сжатия и передачи медиаданных 21/22
Содержание
О курсе
Курс читается для студентов 4-го курса в 3 модуле.
- Лектор — Ватолин Дмитрий Сергеевич
- Семинарист — Ляпустин Евгений Владиславович
- Ассистент — Яковенко Александр Викторович
Описание
По статистике от Cisco трафик видео в интернет растет на 30-35% за год, при этом пропускная способность каналов растет на 10-20%. Соответственно бурно развиваются новые методы сжатия видео, а также методы оптимизации контента (в широком смысле). Современный видеокодек для большинства - это черный ящик, которому на вход дают картинку, а он выдает сжатую картинку, при этом внутри условный миллион строк очень сложного оптимизированного кода, понимание основ работы которого очень полезно для его грамотного использования.
Курс дает тему с азов - объясняется арифметическое сжатие (как положить несколько символов в один бит), фрактальное сжатие изображений (весьма красивый и простой в реализации алгоритм для изображений) и алгоритм компенсации движения (основа сжатия видео). В промежутках между заданиями автору нравится рассказывать современное состояние дел в этой и смежных областях.
Полезные ссылки
- Записи лекций и семинаров на youtube
- Телеграм чат курса
- Телеграм канал курсов автора в МГУ и ВШЭ
- Система приема заданий (волшебное слово узнавать у семинариста)
- Видео лекций аналогичного курса на ВМК
- Страница второй части курса на гитхабе
Лекции
Проходят по понедельникам в 11:10 в зум
Семинары
Проходят по понедельникам в 19:40 в зум.
Контрольные мероприятия
Домашние задания
- Реализация арифметического сжатия и PPM (Цель: осознать, как класть символы в некратное число бит, и как можно довольно компактным кодом сжать без потерь сильнее zip)
- Фрактальное сжатие
Контрольная работа
Экзамен
Правила выставления оценок
Итоговая оценка вычисляется по формуле:
Итог = min(ceil(0.9 * ДЗ + 0.1 * ПР), 10), где ДЗ — min(10 * сумма баллов за все задания и бонусы / максимальная сумма баллов за задания (без бонусов), 10), ПР — 10 * сумма баллов за проверочные работы / суммарное число баллов за проверочные.
Причем: Для общей оценки >= 8 необходимо сдать все 3 домашних задания на оценку >= 20 баллов (без учета штрафа) Для общей оценки >= 6 необходимо сдать 2 домашних задания на оценку >= 20 баллов (без учета штрафа) Для общей оценки >= 4 необходимо сдать 1 домашнее задания на оценку >= 20 баллов (без учета штрафа)
Список литературы
- Книга автора "Методы сжатия данных" (книжка уже старая, но арифметик, PPM и т.д. по ней смотреть вполне можно)
- "О талантах, деньгах и алгоритмах сжатия данных" и "Как развитие алгоритмов сжатия остановилось 20 лет назад, или о новом конкурсе на 200 тысяч евро" - популярные статьи о людях, изобретающих алгоритмы сжатия, конкурсах по сжатию (в том числе недавнем студенческом, где победителям-студентам было выплачено 14 тысяч евро) и развитии области в последние 10 лет.
- Статьи по Motion Estimation на Google Scholar, там же можно посмотреть более свежие статьи (и их количество) и оценить, чем сейчас в области занимаются
- Популярная статья автора на Хабре "Уличная магия сравнения кодеков. Раскрываем секреты" - о сравнении кодеков, в том числе нейросетевых
- Русский длинный доклад автора (часовое видео), и свежее англоязычное интервью, в которых раскрывается парадокс - как так - с появлением ML метрик измерение качества видео стало намного точнее, но одновременно на порядки сложнее (и речь далеко не про вычислительную сложность)
