پس از گذراندن ده ها شب بی خواب یوم قالب های رمزگذاری رنگی ، فهمیدم که اطلاعات کمی در مورد این قالب قابل توجه در دسترس است. با این حال ، این می تواند برای کسانی که در پخش ویدیوی P2P یا پردازش جریان های ویدیویی با هوش مصنوعی شرکت می کنند ، فوق العاده مفید باشد.
در نگاه اول ، RGB وت یوم ممکن است فقط روشهای مختلفی برای نشان دادن رنگ به نظر برسد. اما در زیر این تمایز یک نبرد مداوم نهفته است: راحتی در مقابل کارآیی ، دقت در مقابل عملکرد ، ادراک کامل در مقابل فشرده سازی بدون از دست دادن قابل مشاهده. ممکن است یکی فرض کند که RGB آیا پادشاه بدون شک از فضاهای رنگی است – پس از همه ، دوربین ها ، صفحه ها و بیشتر شبکه های عصبی در آن فعالیت می کنند. با این حال ، در دنیای پخش و رمزگذاری ویدیو ، YUV صدرنشینی را به دست می آورد و یک سری از معاملات پیچیده را در زیر هود پنهان می کند که به ما امکان می دهد فیلم ها را بدون تاخیر تماشا کنیم ، گیگابایت داده ها را ذخیره کنیم و پردازش زمان واقعی را تسریع کنیم.
اما اگر می خواهید این دو جهان را برطرف کنید ، چه می کنید؟ چگونه مدل های AI که روی RGB جریان های ویدیویی را در YUV آموزش می دهند؟ چرا کدک ها تمایلی به کار با RGB ندارند؟ و آیا می توان به تعادل کامل بین این قالب ها دست یافت؟ در اینجا ، من به شما کمک می کنم تا به این موضوع بپردازید که چرا RGB و YUV مانند دو بوکسور از کلاس های مختلف وزن هستند که مجبور به ملاقات در همان حلقه پخش ویدیو و فناوری هوش مصنوعی هستند.