运动补偿是标准和神经视频编解码器的重要组成部分。 论文使用block-based运动补偿方案,该方案比pixel-based方案有两个主要优势:一是可以在移动神经加速器上高效实现;二是通过block-based变形,流张量的空间维度低于帧,降低了流自编码器和外推器网络的计算成本。 3.3 Loss Functions 模型使用由码率项、失真项和光流分量...
近年来,单视图神经视频编解码器取得了快速进展,特别是在低延迟设置中。例如,LSVC是一个神经编解码器,它取得了出色的效果,并且比MV-HEVC具有明显的优势,但它顺序处理左右视图帧,这限制了它在VR和AR等低延迟应用中的适用性。 在研究中,高通提出了一种低延迟立体视频串流LLSS编解码器,它设计用于并行立体视频编码。这...
在这种潜力的驱动下，过去几年神经网络视频编解码器成为了研究热门，如 2017 年谷歌提出的 Hyperprior 自编码器、18 年上海交通大学等机构提出的端到端深度视频压缩（Deep Video Compression ）框架以及 2020 年谷歌研究院感知团队提出的用于端到端优化视频压缩的扩展空间流（Scale-Space Flow）。这类神经视频编解码器...
实现要求如下: 要求: 1. 完成RNN,GRU,LSTM架构的PyTorch实现,尝试调整模型超参数(如隐藏层数量/单元数),以达到更好的结果,并简述参数调的理由。 2. 高级要求:双向循环神经网络/编码器-解码器结构/序列到序列学习,任一模型的训练/推理实现。 注:需要给出性能对比结果和分析; 帮我写一个实验结论和心得体会 实...