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decoding complexity
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冷酷时尚的视频：以 800 个参数进行学习式视频编码
我们提出了一种轻量级的学习视频编解码器，每个解码像素只需要 900 个乘法和 800 个总参数。它结合了过拟合的图像编解码器 Cool-chic，并通过一个间接编码模块来利用视频的时间冗余。该模型能够以低延迟和随机访问配置压缩视频，达到接近
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5 months ago
C3: 单图像或视频的高性能低复杂度神经压缩
C3 是一种神经压缩方法，通过对每个图像或视频进行过度拟合从而获得强大的率失真性能，其解码复杂度与其他具有相似率失真性能的神经模型相比可降低一个数量级。C3 在 COOL-CHIC 的基础上进行改进，并且还开发了将 C3 应用于视频的新方法
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7 months ago
神经图像压缩中的速率 - 失真 - 复杂性优化探索
本文通过量化解码复杂度作为优化目标，系统研究了神经图像编解码器的速率 - 失真 - 复杂度（RDC）优化，并设计了一个可变复杂度的神经编解码器，支持精细的复杂度调整，展示了 RDC 优化在神经图像编解码器中的可行性和灵活性。
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a year ago
深度学习下的近似最大似然解码
提出了一种新型高效的神经解码算法，结合神经置信传播算法和自同构群置换，实现了近乎最大似然性能的高密度奇偶校验码的解码，并显著降低了解码复杂度；此外，通过探究训练过程，加速了学习过程，通过模拟 Hessian 矩阵和条件数进一步说明了加速的原
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6 years ago
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