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
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...
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...
神经网络计算引擎,A17 Pro和A16 Bionic都是16核心,但是速度提升了2倍左右,也就是每秒的计算量达到了35亿次。2、AV1解码器支持科普一下吧,AV1是一种视频的编解码压缩技术,我们知道,我们无论是看直播,视频通话,投屏,都是需要将视频进行压缩,然后再传输的,AV1是目前最新的,压缩率最高的压缩技术,就是你在视频...
是自大,真正的科学大家深知个体认知的局限性,对各种不同的观点往往比较谨慎,不会动不动就出现言之凿凿的情况,特别是文科类的东西都是编造的各种视角的概念组成,就像不同编码格式的同一个视频文件在其它解码器中有可能播放异常甚至显示文件错误,此时应讨论谁的编码更优而非对错,至于延伸到人身问题则明显是神经元放电...