論文の概要: Releasing the Parameter Latency of Neural Representation for High-Efficiency Video Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01654v2
- Date: Thu, 3 Oct 2024 12:43:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 16:13:24.647459
- Title: Releasing the Parameter Latency of Neural Representation for High-Efficiency Video Compression
- Title（参考訳）: 高能率映像圧縮のためのニューラル表現のパラメータ遅延の緩和
- Authors: Gai Zhang, Xinfeng Zhang, Lv Tang, Yue Li, Kai Zhang, Li Zhang,
- Abstract要約: 暗黙的ニューラル表現(INR)技術は、ビデオ全体を基本単位としてモデル化し、フレーム内およびフレーム間の相関を自動的にキャプチャする。
本稿では,INRビデオ圧縮の速度歪み特性を大幅に向上させる手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.769136361963472
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For decades, video compression technology has been a prominent research area. Traditional hybrid video compression framework and end-to-end frameworks continue to explore various intra- and inter-frame reference and prediction strategies based on discrete transforms and deep learning techniques. However, the emerging implicit neural representation (INR) technique models entire videos as basic units, automatically capturing intra-frame and inter-frame correlations and obtaining promising performance. INR uses a compact neural network to store video information in network parameters, effectively eliminating spatial and temporal redundancy in the original video. However, in this paper, our exploration and verification reveal that current INR video compression methods do not fully exploit their potential to preserve information. We investigate the potential of enhancing network parameter storage through parameter reuse. By deepening the network, we designed a feasible INR parameter reuse scheme to further improve compression performance. Extensive experimental results show that our method significantly enhances the rate-distortion performance of INR video compression.
- Abstract（参考訳）: 何十年もの間、ビデオ圧縮技術は顕著な研究領域であった。
従来のハイブリッドビデオ圧縮フレームワークとエンドツーエンドフレームワークは、離散変換とディープラーニング技術に基づいて、フレーム内およびフレーム間参照および予測戦略を探索し続けている。
しかし、新たな暗黙的ニューラル表現(INR)技術は、ビデオ全体を基本単位としてモデル化し、フレーム内およびフレーム間相関を自動的にキャプチャし、有望なパフォーマンスを得る。
INRは、コンパクトなニューラルネットワークを使用して、ビデオ情報をネットワークパラメータに格納し、元のビデオにおける空間的および時間的冗長性を効果的に排除する。
しかし,本稿では,現在のINRビデオ圧縮手法が情報保存の可能性を十分に活用していないことを明らかにする。
パラメータ再利用によるネットワークパラメータ記憶の強化の可能性を検討する。
ネットワークをより深めることにより、圧縮性能をさらに向上させるために、実現可能なINRパラメータ再利用スキームを設計した。
実験結果から,INRビデオ圧縮の速度歪み性能が有意に向上することが示唆された。
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