Cual es el mejor decodificador iris

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Consejos y trucos para el iris azul

La evaluación de la reproducción de medios locales y el procesamiento de vídeo se realiza mediante la reproducción de archivos que abarcan una gama de códecs, contenedores, resoluciones y velocidades de fotogramas relevantes. También se toma nota de la eficiencia mediante el seguimiento del uso de la GPU y el consumo de energía del sistema en la pared. Los usuarios tienen sus propias preferencias en cuanto al software de reproducción/decodificador/representador, y nuestro objetivo es tener cifras representativas de los escenarios más habituales. Para ello, hemos reproducido los flujos de prueba utilizando las siguientes combinaciones:

Los trece flujos de prueba (cada uno de 90 segundos de duración) se reprodujeron desde el disco local con un intervalo de 30 segundos entre ellos. Durante esta reproducción se registraron varias métricas, como el uso de la GPU y el consumo de energía de la pared. Antes de ver las métricas, es útil tener un rápido resumen de las capacidades de decodificación de la tarjeta gráfica Intel Iris Plus 655 para contextualizar.

Todas nuestras pruebas de reproducción se realizaron con la configuración HDR de escritorio activada. Es posible que ciertas configuraciones del sistema hagan que madVR active/desactive automáticamente las capacidades HDR antes de la reproducción de un vídeo HDR, pero no lo aprovechamos en nuestras pruebas.

Calidad de registro del iris azul

DECODE devuelve el tipo de datos del primer argumento de resultado. Si no se puede determinar el tipo de datos del primer argumento de resultado, DECODE devuelve VARCHAR. Para los valores numéricos, DECODE devuelve la mayor longitud, precisión y escala de entre todos los posibles valores de los argumentos de resultado.Si los tipos de datos de result y default son diferentes, el tipo de datos devuelto es el más compatible con todos los posibles valores de retorno, el tipo de datos con la mayor precedencia de tipo de datos. Por ejemplo, si el resultado es un entero y el valor por defecto es un número fraccionario, DECODE devuelve un valor con el tipo de datos NUMERIC. Esto se debe a que NUMERIC es el tipo de datos con mayor precedencia que es compatible con ambos.

El siguiente ejemplo decodifica las preferencias de color. Si la persona tiene un solo color favorito, el nombre de ese color es reemplazado por una letra abreviada. Si la persona tiene más de un color favorito, DECODE devuelve el valor de FavoriteColors:

El siguiente ejemplo descodifica el código numérico del campo Sociedad en los registros de los empleados y devuelve el nombre del departamento correspondiente. Si el código de la empresa de un empleado no es del 1 al 10, DECODE devuelve el valor por defecto de "Admin (no tecnológico)":

Mini PC Blue Iris

SegNet consiste en un autocodificador que utiliza principalmente conexiones de salto largo y corto y una red de reloj de arena apilada entre el codificador y el decodificador. Las redes de reloj de arena apiladas tienen una escala continua ascendente y descendente, lo que ayuda a extraer características a múltiples escalas y a segmentar el iris con solidez incluso en un entorno ocluido. Además, la pérdida de entropía cruzada y la pérdida de contenido optimizan el modelo propuesto. La pérdida de contenido tiene en cuenta las características de alto nivel, operando así a una escala de abstracción diferente, que complementa la pérdida de entropía cruzada, que considera la pérdida de clasificación píxel a píxel. Además, han comprobado la robustez de la red propuesta rotando las imágenes hasta ciertos grados con un cambio en la relación de aspecto junto con el desenfoque y un cambio en el contraste. Los resultados experimentales sobre las distintas características del iris demuestran la superioridad del método propuesto sobre los métodos de segmentación del iris del estado del arte considerados en este estudio. Para demostrar la generalización de la red, despliegan un TOTA muy estricto

Limitaciones de la demostración del iris azul

Además de procesar estos efectos, el motor de reproducción Mercury (acelerado por la GPU) se utiliza para el procesamiento de imágenes, los cambios de tamaño, las conversiones de espacio de color, la recoloración, etc.  También se utiliza para la reproducción de la línea de tiempo/el borrado y la reproducción a pantalla completa mediante Mercury Transmit.

Para la RV, 6GB de VRAM sería un buen punto de partida. En caso de que trabajes con fotogramas estereoscópicos de mayor resolución (como 8K x 8K) es posible que necesites más VRAM. Si utilizas GPUs NVIDIA, asegúrate de que tienes el último driver instalado y que soporta CUDA 9.2.

El Mercury Playback Engine que se ejecuta en la GPU dedicada no se utiliza para procesar todo lo relacionado con la GPU. La GPU integrada puede utilizarse para tareas específicas como la codificación/decodificación de determinados códecs y la actividad de la interfaz de usuario (UI), que puede aparecer al monitorizar el uso de la GPU.

La utilización de la GPU depende de varios factores.  El uso de la GPU durante la edición o el renderizado puede o no llegar al máximo dependiendo del número de efectos/características aceleradas por la GPU que se utilicen y de la capacidad de cálculo de la GPU. Así, una GPU potente como la NVIDIA RTX 2080 puede rendir más rápido que la NVIDIA GTX 1060, pero puede mostrar un uso menor porque es más potente y puede requerir un porcentaje menor de recursos de hardware para procesar la misma información en comparación con la NVIDIA GTX 1060 u otras GPU de gama media.  En caso de que se utilicen unos pocos efectos acelerados por la GPU, el uso de la GPU puede no ser alto y puede aumentar cuando se utilicen más efectos acelerados por la GPU.

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