基于残差预测与环内滤波的学习式视频压缩
图像与视频处理
2021-08-20 v1 计算机视觉与模式识别
多媒体
摘要
在本文中，我们提出了一种具有残差预测网络（RP-Net）和特征辅助环内滤波器（LF-Net）的学习式视频编解码器。对于 RP-Net，我们利用先前多帧的残差来进一步消除当前帧残差的冗余。对于 LF-Net，来自残差解码网络和运动补偿网络的特征被用于辅助重建质量。为降低复杂度，采用轻量 ResNet 结构作为 RP-Net 和 LF-Net 的骨干网络。实验结果表明，与先前的学习式视频压缩框架相比，我们可以节省约 10% 的 BD-rate。此外，由于 ResNet 骨干网络，我们可以实现更快的编码速度。该项目可在 https://github.com/chaoliu18/RPLVC 获取。
引用
@article{arxiv.2108.08551,
title = {Learned Video Compression with Residual Prediction and Loop Filter},
author = {Chao Liu and Heming Sun and Jiro Katto and Xiaoyang Zeng and Yibo Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.08551},
year = {2021}
}