面向资源和时间受限网络环境的基于自编码器的视频重构自适应压缩——FrameCorr
图像与视频处理
2024-09-11 v2 计算机视觉与模式识别
新兴技术
多媒体
摘要
尽管物联网(IoT)设备因其成本效益而在视频处理中获得了广泛应用，但将捕获的数据传输到附近服务器面临着时序约束和网络带宽不足的挑战。现有的视频压缩方法在提供不完整数据时难以恢复压缩后的数据。本文引入 FrameCorr，一种基于深度学习的解决方案，利用已接收的数据预测帧的缺失片段，从而实现部分接收数据下的帧重构。
引用
@article{arxiv.2409.02453,
title = {FrameCorr: Adaptive, Autoencoder-based Neural Compression for Video Reconstruction in Resource and Timing Constrained Network Settings},
author = {John Li and Shehab Sarar Ahmed and Deepak Nair},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.02453},
year = {2024}
}