Konventionell videokomprimering närmar sig använda prediktiv kodning arkitektur och koda motsvarande rörelseinformation och resterande information. I detta papper, att dra nytta av både klassisk arkitektur i den konventionella videokomprimeringsmetoden och den kraftfulla icke-linjära representation förmåga neurala nätverk, föreslår vi den första end-to-end video komprimering djup modell som gemensamt optimerar alla komponenter för videokomprimering. Speciellt, lärande baserad optisk flödesuppskattning används för att få rörelseinformation och rekonstruera de aktuella ramarna. Sedan använder vi två auto-encoder stil neurala nätverk för att komprimera motsvarande rörelse och återstående information. Alla moduler lärs gemensamt genom en enda förlust funktion, där de samarbetar med varandra genom att överväga kompromissen mellan att minska antalet komprimeringsbitar och förbättra kvaliteten på den avkodade videon. Experimentella resultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan överträffa den allmänt använda videokodningsstandarden H.264 när det gäller PSNR och till och med vara i nivå med den senaste standarden H.265 när det gäller MS-SSIM. Koden släpps på https://github.com/GuoLusjtu/DVC.
År 2019, Lu et al. I REF föreslogs metoden Deep Video Compression (DVC), där optiskt flöde används för att uppskatta tidsrörelse, och två autokodare används för att komprimera rörelse respektive rest.
DVC: An End-To-End Deep Video Compression Framework
{'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']}