OpenDVC：DVC 视频压缩方法的开源实现
图像与视频处理
2020-08-05 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们在本技术报告中介绍深度视频压缩（DVC）方法的开源 Tensorflow 实现。DVC 是首个端到端优化的学习型视频压缩方法，其 MS-SSIM 性能优于 x265 的低延迟 P（LDP）极快设置，并与 x265（LDP 极快）具有可比的 PSNR 性能。在撰写本报告时，已有数种学习型视频压缩方法优于 DVC，但当前均无开源代码。我们希望我们的 OpenDVC 代码能为进一步发展提供有用模型，并促进未来关于学习型视频压缩的研究。与仅针对 PSNR 优化的原始 DVC 不同，我们不但发布了 PSNR 优化的重实现（记作 OpenDVC (PSNR)），还发布了 MS-SSIM 优化的模型 OpenDVC (MS-SSIM)。我们的 OpenDVC (MS-SSIM) 模型为 MS-SSIM 优化方法提供了更具说服力的基线，过去这些方法只能与 PSNR 优化的 DVC 比较。OpenDVC 源代码与预训练模型已公开发布于 https://github.com/RenYang-home/OpenDVC。
引用
@article{arxiv.2006.15862,
title = {OpenDVC: An Open Source Implementation of the DVC Video Compression Method},
author = {Ren Yang and Luc Van Gool and Radu Timofte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15862},
year = {2020}
}
备注
Technical report of OpenDVC; the project page is at https://github.com/RenYang-home/OpenDVC