Abstrakt. Förlorad bild och video komprimering algoritmer ger visuellt irriterande artefakter inklusive blockering, suddig, och ringningar, särskilt vid låga bit-hastigheter. För att minska dessa artefakter har efterbehandlingstekniker studerats i stor utsträckning. Nyligen, inspirerad av den stora framgången för konvolutionella neurala nätverk (CNN) i datorseende, utfördes vissa undersökningar på att anta CNN i efterbehandling, främst för JPEG komprimerade bilder. I detta dokument presenterar vi en CNN-baserad efterbehandlingsalgoritm för högeffektiv videokodning (HEVC), den toppmoderna videokodningsstandarden. Vi omformar en Variable-filter-size Residuelearning CNN (VRCNN) för att förbättra prestandan och påskynda nätverksutbildning. Experimentella resultat visar att användning av vår VRCNN som efterbehandling leder till i genomsnitt 4,6% bithastighetsreduktion jämfört med HEVC baslinje. VRCNN outperforms tidigare studerat nätverk för att uppnå högre bit-rate minskning, lägre minneskostnad, och multiplicerat beräkningshastighet.
För kvalitetsförbättring av videokomprimering, VRCNN REF föreslogs som en variabel-filter-storlek rest lär konvolutionella neurala nätverk för efterbehandling av HEVC intrakodning.
A Convolutional Neural Network Approach for Post-Processing in HEVC Intra Coding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}