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bandwidth reduction
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利用基于深度学习的关键点预测增强视频运动转换应用的带宽效率
我们提出了一个基于深度学习的新型预测框架，用于增强视频应用中的带宽减少，例如视频会议、虚拟现实游戏和患者健康监测的隐私保护。通过使用学习到的关键点及其局部仿射变换来表示动态对象，我们使用第一阶段运动模型（FOMM）对复杂运动进行建模。关键点
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4 months ago
学习压缩（LtC）：高效基于学习的流媒体视频分析
介绍了一种名为 LtC 的协作框架，通过在分析服务器上使用高级分析算法作为教师来训练轻量级的学生神经网络，从而在视频源端有效地减少视频流的大小，并使用基于特征差异的新颖时序过滤算法省略不包含新信息的帧，从而实现了 28-35% 的带宽减少和
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a year ago
无计数单光子三维成像及竞赛逻辑
研究提出了一种在线距离估计方法，可降低宽带和功率消耗，并利用平滑的等深度直方图来处理单光子相机所得到的像素数据，同时保证与传统处理方法相似的距离重建精度。
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a year ago
CVPR
视频会议用单镜头自由视角神经对话人头合成
提出了一种新颖的神经网络生成模型，采用关键点作为运动信息的表征形式，从而实现了面部图像的生成，降低了视频会议的带宽要求。
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4 years ago
在受限边缘节点上扩展视频分析
FilterForward is an edge-to-cloud system that uses lightweight edge filters and microclassifiers to reduce bandwidth use
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5 years ago
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