論文の概要: Neural Video Representation for Redundancy Reduction and Consistency Preservation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18497v2
- Date: Sun, 13 Oct 2024 11:34:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 05:52:22.693662
- Title: Neural Video Representation for Redundancy Reduction and Consistency Preservation
- Title（参考訳）: 冗長化と一貫性保存のためのニューラルビデオ表現
- Authors: Taiga Hayami, Takahiro Shindo, Shunsuke Akamatsu, Hiroshi Watanabe,
- Abstract要約: 入射神経表現(INR)は、様々な信号をニューラルネットワークに埋め込む。
フレームの高周波成分と低周波成分の両方を生成する映像表現法を提案する。
実験の結果,提案手法は既存のHNeRV法よりも優れており,動画の96%において優れた結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Implicit neural representation (INR) embed various signals into neural networks. They have gained attention in recent years because of their versatility in handling diverse signal types. In the context of video, INR achieves video compression by embedding video signals directly into networks and compressing them. Conventional methods either use an index that expresses the time of the frame or features extracted from individual frames as network inputs. The latter method provides greater expressive capability as the input is specific to each video. However, the features extracted from frames often contain redundancy, which contradicts the purpose of video compression. Additionally, such redundancies make it challenging to accurately reconstruct high-frequency components in the frames. To address these problems, we focus on separating the high-frequency and low-frequency components of the reconstructed frame. We propose a video representation method that generates both the high-frequency and low-frequency components of the frame, using features extracted from the high-frequency components and temporal information, respectively. Experimental results demonstrate that our method outperforms the existing HNeRV method, achieving superior results in 96 percent of the videos.
- Abstract（参考訳）: 入射神経表現(INR)は、様々な信号をニューラルネットワークに埋め込む。
彼らは近年、多様な信号タイプを扱う汎用性のために注目を集めている。
ビデオの文脈では、INRはビデオ信号を直接ネットワークに埋め込んで圧縮することで、ビデオ圧縮を実現する。
従来の手法では、フレームの時間を表すインデックスや、個々のフレームから抽出した特徴をネットワーク入力として使用する。
後者の方法は、入力が各ビデオに特有であるため、より豊かな表現能力を提供する。
しかし、フレームから抽出された特徴は冗長性を含むことが多く、ビデオ圧縮の目的とは矛盾する。
さらに、そのような冗長性により、フレーム内の高周波コンポーネントを正確に再構築することが困難になる。
これらの問題に対処するため,再建フレームの高周波成分と低周波成分の分離に焦点をあてる。
本稿では,フレームの高周波成分と低周波成分の両方を生成する映像表現手法を提案する。
実験の結果,提案手法は既存のHNeRV法よりも優れており,動画の96%において優れた結果が得られた。
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