LCCM-VC：用于视频压缩的学习式条件编码模式
图像与视频处理
2023-04-20 v2
摘要
端到端基于学习的视频压缩在过去几年中稳步进展。然而，不同于已超越手工对应方法的基于学习的图像编码，基于学习的视频编码仍有差距。本文提出用于视频编码的学习式条件编码模式（LCCM-VC），一种在基于学习的视频编码方法中达到 SOTA 结果的视频编码模型。我们的模型利用近期条件增强归一化流（CANF）流水线中的条件编码引擎，并引入额外编码模式以提升压缩性能。其压缩效率在高质/高码率区间尤为出色，这对广播与视频点播流媒体应用十分重要。LCCM-VC 的实现见 https://github.com/hadihdz/lccm_vc
引用
@article{arxiv.2210.15883,
title = {LCCM-VC: Learned Conditional Coding Modes for Video Compression},
author = {Hadi Hadizadeh and Ivan V. Bajić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15883},
year = {2023}
}
备注
5 pages, 3 figures, IEEE ICASSP 2023