論文の概要: SR-NeRV: Improving Embedding Efficiency of Neural Video Representation via Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00046v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 03:31:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.120952
• Title: SR-NeRV: Improving Embedding Efficiency of Neural Video Representation via Super-Resolution
• Title（参考訳）: SR-NeRV:超解像によるニューラルビデオ表現の埋め込み効率の向上
• Authors: Taiga Hayami, Kakeru Koizumi, Hiroshi Watanabe,
• Abstract要約: Inlicit Neural Representations (INR)は、様々な領域にまたがる複雑な信号をモデル化する能力において、大きな注目を集めている。 汎用超解像(SR)ネットワークを統合したINRに基づく映像表現手法を提案する。
• 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 Representations (INRs) have garnered significant attention for their ability to model complex signals across a variety of domains. Recently, INR-based approaches have emerged as promising frameworks for neural video compression. While conventional methods primarily focus on embedding video content into compact neural networks for efficient representation, they often struggle to reconstruct high-frequency details under stringent model size constraints, which are critical in practical compression scenarios. To address this limitation, we propose an INR-based video representation method that integrates a general-purpose super-resolution (SR) network. Motivated by the observation that high-frequency components exhibit low temporal redundancy across frames, our method entrusts the reconstruction of fine details to the SR network. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms conventional INR-based baselines in terms of reconstruction quality, while maintaining comparable model sizes.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representations (INR)は、様々な領域にまたがる複雑な信号をモデル化する能力において、大きな注目を集めている。 最近、INRベースのアプローチが、ニューラルビデオ圧縮のための有望なフレームワークとして登場した。 従来の方法では、ビデオコンテンツを効率的な表現のためにコンパクトなニューラルネットワークに埋め込むことに重点を置いているが、現実的な圧縮シナリオにおいて重要な、厳密なモデルサイズ制約の下での高周波の詳細の再構築に苦慮することが多い。 この制限に対処するために,汎用超解像(SR)ネットワークを統合したINRに基づくビデオ表現手法を提案する。 本手法は,周波数成分がフレーム間の時間的冗長性が低いことを観察することによって,SRネットワークに細部を再構築する。 実験結果から,提案手法は従来のINRベースベースラインよりも再現性が高いが,モデルサイズは同等であることがわかった。

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