Vi föreslår en varierad slutsats om djup probabilistisk videokompression. Vår modell använder framsteg i variations autoencoders (VAEs) för sekventiella data och kombinerar det med senaste arbetet med neural bildkomprimering. Tillvägagångssättet lär sig gemensamt att omvandla den ursprungliga videon till en lägre-dimensionell representation samt att entropi koda denna representation enligt en tidskonditionerad probabilistisk modell. Vi delar upp det latenta utrymmet i lokala (per ram) och globala (per segment) variabler, och visar att utbildning av VAE att använda båda representationerna leder till en förbättrad hastighetsförvrängning prestanda. Utvärdering av små videor från offentliga datamängder med varierande komplexitet och mångfald visar att vår modell ger konkurrenskraftiga resultat när den utbildas i generiskt videoinnehåll. Extrem kompressionsprestanda uppnås för videor med specialiserat innehåll om modellen är tränad på liknande videor.
I REF föreslås en variationsbaserad slutledningsmetod för videokomprimering på 64x64 videoprover.
Deep Probabilistic Video Compression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}