Deep Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study
Posted lucifer1997
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Deep Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1、Abstract:
本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作，主要可以分为两类：深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具。对于深度编码方案，像素概率建模和自动编码是两种方法，分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案。对于深度工具，有几种使用深度学习来执行帧内预测、帧间预测、跨通道预测、概率分布预测、变换、后处理、环内滤波器、上/下采样以及编码优化的建议技术。为了倡导基于深度学习的视频编码研究，本文对我们开发的视频编解码器即深度学习视频编码（DLVC）进行了案例研究。DLVC具有两个深度工具，分别为基于CNN的环路滤波器（CNN-ILF）以及基于CNN的块自适应分辨率编码（CNN-BARC）。这两种工具都有助于显著提高压缩效率。在随机存取和低延迟配置下，利用这两种深度工具以及其他非深度编码工具，DLVC比HEVC平均节省39.6%和33.0%的比特。
2、Introduction:
以上是关于Deep Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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