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基于物体分割辅助的通用视频编码帧间预测
通过使用先进技术对参考帧中的对象进行分割并将分割结果作为不同区域的任意形状分区，我们提出了一种对象分割辅助的帧间预测方法。通过该方法，可以实现更高的预测准确性和更高效的运动向量编码，同时在运动估计和分区估计的联合率失真优化中考虑分割结果，从
PDF4 months ago
面向人类和机器的学习式可扩展视频编码
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。
PDFa year ago
端到端可学习的多尺度特征压缩技术适用于视觉编码器
提出了一种新颖的多尺度特征压缩方法，并结合可学习的压缩器和多尺度特征融合网络实现端到端的优化，以及轻型编码器的设计。该方法在对象检测中取得了着眼的性能提升，并且在仅保留 0.002-0.003% 未压缩特征数据量的情况下，仍可以实现接近无损
PDFa year ago
低复杂度的多维 DCT 近似
本文介绍了低复杂度的多维离散余弦变换 (DCT) 近似算法，基于高阶张量理论，我们提出了几种 $8 imes 8 imes 8$ 的近似方法，并将其嵌入到基于 3D DCT 的视频编码方案中，同时引入了改进的量化步骤，模拟结果表明所提出的
PDFa year ago
任意尺度调整网络视频压缩
本文介绍了一种基于率导向任意重缩放网络 (RARN) 的视频缩放算法，通过迭代优化编码器 (Transformer-based Virtual Codec, TVC) 和 RARN 结构，在不同编码配置和分辨率下实现了 5％-29％BD-R
PDFa year ago
采用对比度减弱的物体检测 VVC 扩展方案
本文介绍了一种基于 Versatile Video Coding 的视频编码方案，用于物体检测，通过减小图像尺寸和对比度的方式实现了更好的编码性能和物体检测精度。
PDFa year ago
MM可扩展的视频编码，为人类和机器而设计
本文提出了一种可扩展的视频编码框架，该框架通过基础层比特流支持机器视觉（特别是物体检测）和增强层比特流支持人类视觉，并且结果表明，该框架在物体检测方面比最先进的视频编解码器节省 13-19％的比特率，同时在人类视觉任务的 MS-SSIM 方
PDF2 years ago
走向混合优化视频编码
提出用混合的离散和连续优化方法来解决视频编码问题，并设计了一个混合优化视频编码框架，实验结果表明相比于单纯连续或者离散优化方法，该方法具有更好的表现。
PDF2 years ago
ICLR灵活学习视频压缩的有条件编码
本文提出了一种新的端到端学习的视频编码框架，将图像压缩通过条件编码进行泛化，允许处理同一编码器的帧内和帧间信息，并通过最小化速率失真成本进行训练，无需预训练或代理损失，其灵活性在三种编码配置下得到评估（全帧内、低延迟 P 和随机访问），并且
PDF3 years ago
利用多尺度运动补偿和时空上下文模型的神经视频编码
本文提出了一种基于深度神经网络编码的新方法。通过利用多尺度的运动补偿网络进行大范围运动的估计和补偿，同时采用自适应空时上下文模型进行高效熵编码，采用非局部注意力模块进行特征聚合和激活，通过对多模块的优化和多帧训练策略进行时间误差的最小化，最
PDF4 years ago
机器视觉视频编码：协作压缩和智能分析的典范
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
PDF4 years ago
面向 HEVC 后处理的分区感知自适应切换神经网络
本文提出了一种基于神经网络的视频编码标准 HEVC 的后处理方法，其中包括使用编码器生成的分区信息辅助后处理的分区感知的卷积神经网络（CNN），以及由多个独立的 CNN 组成的自适应切换神经网络（ASN），并提出了迭代训练的过程。实验结果表
PDF5 years ago
使用多域层次约束进行深度参考生成的视频帧间预测
本文提出了一种深度帧内插网络，通过多域分层约束来优化其训练并生成额外的参考帧，从而在编码中去除视频中像素级位移的影响，实现在随机存取配置下比 HEVC 平均 6.1％和最多 11.0％的 BD-rate 节省。
PDF5 years ago
基于神经网络的图像和视频压缩技术综述
本文系统、全面地回顾了基于神经网络的图像和视频压缩技术的发展现状及未来趋势。特别是，介绍了通过深度学习和 HEVC 框架实现的先进视频编码技术，并回顾了基于神经网络的端到端图像和视频编码框架，展示了他们在生成高效率信号表示结构方面的探索和未
PDF5 years ago
学习型视频压缩
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
PDF6 years ago
视频压缩的学习
本文提出了 PixelMotionCNN 的概念，并采用基于学习的框架进行视频压缩，该框架包括迭代分析 / 综合，二值化等组件，实验结果表明该方案与 H.264 编解码器具有相当的性能表现，为未来视频编码的进一步提高压缩效率和功能提
PDF6 years ago
移动广播的新型压缩视频感知框架
本文提出一种新的基于压缩采样的视频编码方法，通过对视频方块进行压缩测量对视频进行编码，并通过对时间维度上 DCT 系数的总变差 (TV) 的最小化进行视频重构。该方法的视频编码是天然可伸缩的，并具有移动广播的应用。
PDF11 years ago