adaptive bitrate | BriefGPT

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EVAN: 基于神经表示的视频流适应性进化
传统编解码器的自适应比特率 (ABR) 一旦做出决策后无法进一步修改，且选择的比特率可能过于保守或过于激进，而神经网络表示法 (NeRV) 可以将视频内容嵌入神经网络权重，实现不完整模型下的视频重建，为视频传输的自适应比特率策略的开发铺平了
PDF3 months ago
LLM-ABR：通过大型语言模型设计自适应比特率算法
我们提出了 LLM-ABR 系统，它是首个利用大型语言模型（LLMs）的生成能力自主设计适应不同网络特性的自适应比特率（ABR）算法的系统。在强化学习框架下运行，LLM-ABR 赋予 LLMs 设计状态和神经网络架构等关键部件。我们在多种网
PDF3 months ago
LL-GABR: 使用强化学习的能源高效实时视频流传输
用感知视频质量代替比特率，结合能量消耗、延迟等度量，提出 LL-GABR 深度强化学习算法，通过模拟实验结果验证其在感知 QoE 和能量效率上的优势。
PDF5 months ago
基于深度学习的无线网络实时直播流速控制
提出了一种实时基于深度学习的 H.264 控制器，利用即时的信道质量数据和视频块动态估计最优的编码器参数，以保持编码视频的比特率略低于可用信道比特率，验证了该方法在视频质量上相较于最先进的自适应比特率视频流媒体有 10-20 dB 的改进，
PDF9 months ago
Karma: 基于因果序列建模的自适应视频流媒体
通过因果序列建模来改善一种自适应比特率算法的泛化性能，并在性能测试中展示了较现有算法有更高的质量体验改善，这种算法利用了网络条件和播放状态的实时信息来决策下一个动作。
PDFa year ago
采用强化学习的实时视频调整
在 Facebook 视频流平台，我们评估最新提出的基于 RL 的自适应比特率算法，采用可扩展的神经网络架构设计，利用贝叶斯优化进行奖励塑形，优化用户体验目标，以应对网络环境的随机性方差。在全球范围内超过 3000 万次视频流会话中，我们的
PDF4 years ago
无人机网络中基于神经网络自适应码率视频流传输的传感器增强技术
本文介绍了一种基于传感器数据及深度强化学习的视频自适应码率算法（SA-ABR），适用于无人机的实时高清视频传输，无需对无人机状态或环境进行假设或建模，其平均体验质量奖励表现比现有技术提高了 21.4%。
PDF5 years ago