I videokompression, de flesta av de befintliga djupinlärning närmar sig koncentrera sig på den visuella kvaliteten på en enda ram, samtidigt som man ignorerar användbara tidigare såväl som temporal information av angränsande ramar. I detta dokument föreslår vi ett flerramsstyrt uppmärksamhetsnätverk (MGANet) för att förbättra kvaliteten på komprimerade videor. Vårt nätverk består av en temporal kodare som upptäcker interframe relationer, en guidad kodare-dekoder subnet som kodar och förbättrar de visuella mönster mål-ram, och en multi-övervakad rekonstruktion komponent som aggregerar information för att förutsäga detaljer. Vi designar en dubbelriktad resterande konvolutionell LSTM-enhet för att implicit upptäcka ramar variationer över tid med avseende på målramen. Samtidigt föreslås den guidade kartan för att vägleda vårt nätverk att koncentrera sig mer på blockgränsen. Vår strategi drar nytta av intra-frame tidigare information och inter-frame information för att förbättra kvaliteten på komprimerad video. Experimentella resultat visar den föreslagna metodens robusthet och överlägsna prestanda.Koden finns på https://github.com/mengab/MGANet
Under tiden, Meng et al. REF utformade ett flerramsstyrt uppmärksamhetsnätverk genom att dra nytta av informationen i förväg och informationen i flera ramar för att förbättra kvaliteten på HEVC:s komprimerade video.
MGANet: A Robust Model for Quality Enhancement of Compressed Video
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}