Kompression har varit ett viktigt forskningsämne under många årtionden, för att få en betydande inverkan på dataöverföring och lagring. Den senaste tidens framsteg har visat en stor potential att lära bild och video komprimering. Inspirerad från relaterade verk, i detta papper, presenterar vi en bildkompression arkitektur med hjälp av en konvolutionell autoencoder, och sedan generalisera bildkomprimering till videokompression, genom att lägga till en interpolation loop i både kodare och dekoder sidor. Vår grundläggande idé är att förverkliga rumslig-temporal energikomprimering i lärande bild och video kompression. Därmed föreslår vi att lägga till en rumslig energikomprimering-baserad straff i förlustfunktion, för att uppnå högre bildkomprimering prestanda. Dessutom, baserat på tidsenergidistribution, föreslår vi att välja antalet ramar i en interpolation slinga, anpassa sig till rörelse egenskaper videoinnehåll. Experimentella resultat visar att vår föreslagna bildkomprimering överträffar den senaste bildkomprimeringsstandarden med MS-SSIM-kvalitetsmått, och ger högre prestanda jämfört med toppmoderna inlärningskompressionsmetoder med hög bithastighet, vilket drar nytta av vår rumsliga energikomprimeringsstrategi. Samtidigt, vår föreslagna video komprimering strategi med temporal energikomprimering kan betydligt överträffa MPEG-4 och är konkurrenskraftig med vanliga H.264. Både vår bild- och videokomprimering kan ge mer visuellt behagliga resultat än traditionella standarder.
Samtidigt, i REF, rumslig-temporal energikomprimering läggs till förlustfunktionen för att förbättra prestanda videokomprimering.
Learning Image and Video Compression Through Spatial-Temporal Energy Compaction
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}