用于视频压缩的神经网络滤波器的有效自适应
图像与视频处理
2020-08-14 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
多媒体
摘要
我们提出了一种针对神经网络滤波器的有效微调方法，该滤波器在视频编码流水线中用作去除伪影的后处理步骤。微调在编码器侧进行，以使神经网络适应正在编码的特定内容。为了最大化 PSNR 增益并最小化码率开销，我们提议仅微调卷积层的偏置。所提方法比传统的微调方法收敛快得多，使其适用于实际应用。权重更新可被纳入现有视频编解码器生成的视频码流中。我们表明，在 7 个测试序列上，与最先进的通用视频编码（VVC）标准编解码器相比，我们的方法实现了高达 9.7% 的平均 BD-rate 增益。
引用
@article{arxiv.2007.14267,
title = {Efficient Adaptation of Neural Network Filter for Video Compression},
author = {Yat-Hong Lam and Alireza Zare and Francesco Cricri and Jani Lainema and Miska Hannuksela},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.14267},
year = {2020}
}
备注
Accepted in ACM Multimedia 2020