← 返回教程合集

来源:research/video-coding-practice/experiment_log.md · 原始 Markdown

本地实践记录

日期:2026-10-08。输入:本地 Kodak kodim01.png,转为 768×512 的 8-bit 灰度图,原始像素共 393,216 字节。

编解码:8×8 DCT-II → 量化 → zlib → 自定义 .dct 文件 → 独立读回文件 → 反量化和逆变换。这是教学实验,不是 JPEG 性能基准。

量化 scale 完整 .dct 文件字节数 file bpp 灰度 PSNR / dB 零系数比例
0.5 139309 2.834 33.06 68.2%
1 95717 1.947 30.33 78.3%
2 63077 1.283 28.11 86.2%
4 37798 0.769 26.02 92.1%
8 19460 0.396 23.87 95.9%

原始精度结果在 outputs/dct/metrics.csv 与 metrics.json;对比图和 RD 曲线经过查看,标题和数据可读。

验证:python -m unittest -v test_dct 的 5 项检查全部通过;包括新进程解码、非 8 倍数和 1×1 图像。Python 文件编译检查通过。

视频输入准备:python prepare_dcvc_input.py 成功生成 640×360、24 帧、8-bit YUV420 的合成移动方块,文件大小 8,294,400 字节,与预期一致。配置路径是本机绝对路径;集群使用前应在集群重新运行准备脚本。

GPU 环境读取:本机系统 Python 的 PyTorch 为 2.13.0+cu126,CUDA 可用,设备为 NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU。该读取用于确认本机能力,不是 DCVC 官方验证环境。

未执行的部分:没有访问学校 GPU 集群,没有下载 DCVC 权重,没有编译 DCVC 扩展,没有运行视频模型或训练。run_dcvc_rt.py 的语法与命令行帮助检查通过;其参数和配置结构对照了官方 RT 测试源文件,实际模型执行仍需对应环境验证。

2026-10-15:按分享对话配置 A100 Apptainer 环境

读取用户提供的 ChatGPT 分享对话,确认其中的用户终端记录为 A100-SXM4-80GB、驱动 580.173.02、Apptainer 与持久 Home;对话建议从学校公共 py312 克隆专用环境。现有 py311 保留。

调整 apptainer/setup_dcvc_rt.sh:克隆公共 Python 3.12 到个人 dcvc-rt 环境,再安装 PyTorch 2.6/cu126、CUDA Toolkit 12.6.3 和 GCC/G++ 12。新增 build_dcvc_rt.sh 获取或复用官方代码、编译两份扩展并验证导入。check_environment.py 增加严格检查、扩展检查及非零失败状态。

本地验证:两个 Bash 脚本分别通过 bash -n;Python 编译检查与帮助入口通过;严格检查在本机 Windows + RTX 3060 上按预期返回失败,并列出非 Linux、GPU/版本不符、缺少 Toolkit 和扩展等原因。此检查不安装或修改依赖。上传 ZIP 完整性检查通过,Shell 文件使用 LF 换行。

这些是本地交付与验证结果。本次未在学校远端执行环境安装、扩展编译或模型编解码,尚不能声称 A100 环境已就绪。

2026-10-17:集群复现与自主研究第一轮

已核查并复用学校 A100 上跑通的 DCVC-RT 环境。新增 libx264/libx265 各七个真实码流点,统一对 8 位重建评分;新增 240 自然帧、基本 QP 21/42、刷新关闭/32/64 的六组 RT 运行。独立远端流程于北京时间 20:56:12 完成。

报告、原始小型指标、逐帧记录、图表及核查范围在 dcvc_rt_study/experiments/round1_20261017/。本轮发现旧 48 帧输出匹配 reset=64 的前缀,而不是当前 parser 的默认 32,已更正导读。更多研究入口在 dcvc_rt_study/RESEARCH_PLAN.md。

2026-10-17 晚:自动科研第二轮完成

新增 24 个实际编码点,复用第一轮 6 点,共分析 30 点。Life 补齐 reset0/32/64 四档 RD;Ducks/Station2 各 240 自然帧,完成 RT 四档和 x265 medium+tune psnr 五档真实码流。Life reset64 相对关闭刷新 PSNR-Y BD-rate 为 -52.05%;两段新视频 RT 相对本次 x265 配置分别为 -48.23%/-68.70%,限于对应重叠质量区间与小样本设置。单 GPU 工作进程已完成,结束于 21:46:17。

完整方法、边界、指标、逐帧数据和图见 第二轮报告。审计通过内置浏览器读取并与本地固定源码对照;完整记录包导出及新视频同步视觉观察仍待补齐。用户已明确要求后续只用内置浏览器,不用 Edge。新增 UF 实现核查、FM 附录和 UIIC 精读,未冒称复现这些模型。