可瘦身的视频编解码器
图像与视频处理
2022-05-16 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
神经视频压缩已成为一种结合可训练多层神经网络与机器学习的新型范式，取得了有竞争力的率失真（RD）性能，但由于沉重的神经架构带来巨大的内存与计算需求，仍不实用。此外，模型通常针对单一 RD 权衡进行优化。近期的可瘦身图像编解码器能动态调整其模型容量，在不损害 RD 性能的情况下优雅地降低内存与计算需求。本文中，我们提出一种可瘦身视频编解码器（SlimVC），通过将可瘦身时间熵模型集成于可瘦身自编码器中。尽管架构显著更复杂，我们表明瘦身仍是控制码率、内存占用、计算成本与延迟的有力机制，而这些均为实用视频压缩的重要要求。
引用
@article{arxiv.2205.06754,
title = {Slimmable Video Codec},
author = {Zhaocheng Liu and Luis Herranz and Fei Yang and Saiping Zhang and Shuai Wan and Marta Mrak and Marc Górriz Blanch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.06754},
year = {2022}
}
备注
Computer Vision and Pattern Recognition Workshop(CLIC2022)