FCNR：可视化图像的快速压缩神经表示
计算机视觉与模式识别
2024-07-25 v2 图像与视频处理
摘要
我们提出了 FCNR，这是一种用于在不同视点和时间步的大量可视化图像的快速压缩神经表示。虽然现有的 NeRVI 解决方案在高压缩比方面表现出色，但在编码和解码速度上存在瓶颈。基于最近的立体图像压缩技术进展，FCNR 融合了立体上下文模块和联合上下文传递模块，用于压缩图像对。在保持高质量重建和满足压缩比的同时，我们显著提升了编码和解码速度。为证明其有效性，我们将 FCNR 与最新的神经压缩方法进行比较，包括 E-NeRV、HNeRV、NeRVI 和 ECSIC。源代码可在 https://github.com/YunfeiLu0112/FCNR 查看。
引用
@article{arxiv.2407.16369,
title = {FCNR: Fast Compressive Neural Representation of Visualization Images},
author = {Yunfei Lu and Pengfei Gu and Chaoli Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16369},
year = {2024}
}