我们提出了一种 ML-based 的视频编码算法，通过评估不同分辨率和基于商业编解码器的标准视频压缩测试集发现，在低延迟模式下相对于 HEVC/H.265, AVC/H.264 和 VP9，我们的算法通常产生更小的代码。并且，我们的方法不会出现图块失真和像素化，可以产生更加视觉上令人愉悦的视频。

Nov, 2018

本文提出了 3LC，一种新的损耗压缩方案，它通过三个新技术 ——3 值量化、稀疏乘法、四次编码和零运行编码的组合，实现了在保持模型精度的同时，实现了高数据压缩比和高压缩速度，可用于分布式 ML 框架的通信优化。

Feb, 2018

通过充分利用现有的深度神经网络容量，本研究提出了一种改进压缩的方法，通过引导潜在特征学习更丰富和多样化的特征来实现更好的重构效果，并将通道相关的特征去相关损失集成到优化过程中，实验证明该方法在两种传统压缩方法上提高了压缩性能，没有增加额外的复杂性，可以作为类似方法的即插即用的优化方案。

Mar, 2024

通过检查视频的后压缩比特流进行分类，我们提出了一种新颖的方法，消除了对比特流解码的需求，并在性能上超越了传统的动态时间规整算法。

Mar, 2024

我们提出了第一个实用的学习无损图像压缩系统 L3C，它在压缩方面优于流行的人工编码器 PNG、WebP 和 JPEG 2000。L3C 的核心是一种可完全并行化的分层自适应熵编码概率模型，该模型针对压缩任务进行了端到端的优化。与最近的自回归离散概率模型（如 PixelCNN）相比，我们的方法将图像分布与学习的辅助表示一起建模，而不是仅在 RGB 空间中建模图像分布，并且只需要三个前向传递来预测所有像素的概率，而不是为每个像素分别预测一个。此外，我们发现学习辅助表示至关重要，而且显著优于预定义的辅助表示，如 RGB 金字塔。

Nov, 2018

Versatile video coding framework is proposed to learn compact representations for both human and machine vision, featuring a feature-based compression loop and cross-domain motion encoder/decoder, with evaluation results showing its compression efficiency on different video tasks with benchmark datasets.

Jun, 2023

本文提出使用一阶光流和二阶流预测来利用时间相关性进行视频编码，采用一阶段学习方法将流作为连续帧的量化特征包装，然后利用联合空间 - 时间先验条件下的适应性上下文熵编码，并使用 ConvLSTM 逐层嵌入联合先验，分别从自回归空间邻居、共位置超元素和时间邻居中获取。本文的实验评估表明，该方法在常用的测试序列上取得了最先进的表现结果。

Dec, 2019

本文旨在探讨机器视觉中的视频编码新领域 ——Video Coding for Machines (VCM)，并系统地回顾了从 MPEG 标准化的独特视角出发的视频压缩和特征压缩的最新技术。最终提出了潜在的 VCM 解决方案，并探讨了未来的方向。

Jan, 2020

我们提出了一种全新的视频编码系统，基于条件编码的概念构建，其基础层支持机器视觉任务，而其增强层支持人类视觉重建，实验证明在基础层上，我们的框架优于现有的学习型视频编码和传统视频编码，并且在增强层上有可比性的性能。

Jul, 2023

我们的研究发现，尽管视频编解码器最初是为压缩视频而设计的，但在压缩各种类型的张量时显示出极高的效率。我们展示了视频编解码器可以成为通用的张量编解码器，同时在各种任务中实现了最先进的压缩效率。我们进一步利用了 GPU 上可用的硬件视频编解码模块创建了一个能够同时进行推理和训练的框架，将视频编解码器重新用作张量编解码器。这极大地减少了对内存容量和通信带宽的要求，使得大型模型可以在消费级 GPU 上进行训练和推理。

Jun, 2024