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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
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3 months ago
CVPR
DS-NeRV：用分解的静态动态代码进行隐式神经视频表示
通过 DS-NeRV 方法，将视频分解为可学习的稀疏静态代码和动态代码，无需显式光流或残差监督，有效利用冗余的静态信息，同时保持高频细节，通过交叉通道注意力融合模块实现帧解码，性能在各项下游任务中超过其他 NeRV 方法。
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3 months ago
利用边缘信息学习的机器图像编码
图像编码是图像识别中的一种图像压缩技术，本文提出了一种名为 SA-ICM 的方法，其关注对象图像部分的边缘信息的编码和解码，该方法可用于各种图像识别模型，具有数据变化的鲁棒性，并从隐私角度提供保护。此外，SA-ICM 方法还可应用于训练用于
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4 months ago
ECCV
E-NeRV: 基于解耦空时上下文的神经视频表达加速
本文提出了一种名为 E-NeRV 的新模型，通过将图像隐式神经表示分解为独立的空间和时间上下文，极大地减少了模型中的冗余参数，同时保留了 NeRV 的表达能力，并使性能得到显著提高。
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2 years ago
NeRV: 视频神经表示
我们提出了一种将视频编码到神经网络中的新型神经表示方法（NeRV），可以提高视频编码和解码的效率并广泛地应用于视频压缩或去噪等任务。
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3 years ago
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