DVC:An End-to-end Deep Video Compression Framework 个人理解

最新推荐文章于 2025-03-11 19:03:32 发布
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Python-DVC端到端深度视频压缩框架
08-11
DVC: 端到端深度视频压缩框架
深度学习视频压缩1—DVC: An End-to-end Deep Video Compression Framework
Eva_Hua的专栏
11-23 5795
本文是第一篇端到端使用神经网络来进行视频压缩的论文， github地址：https://github.com/GuoLusjtu/DVC 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.00101.pdf 各个领域的第一篇，还是值得精读的～ 摘要 传统的视频压缩方法使用预测的编码结构，并对相应的运动信息和残差信息进行编码。本文，利用了传统视频压缩方案的经典架构和神经网络的非线性表示能力，提出了第一个端到端的视频压缩深度模型 并且同时对视频压缩的所有模块网络进行统...
论文笔记24 -- （视频压缩）【CVPR2019】DVC: An End-to-end Deep Video Compression Framework
对角巷
10-10 1万+
DVC确实是个优秀的算法，在深度学习视频压缩领域也常被视为基准算法，在其后也有多篇对它进行优化改进的paper，并且代码也开源了，值得学习一下。
DVC An End-to-end Deep Video Compression Framework （pytorch）代码复现问题解决
weixin_39433369的博客
11-15 5235
DVC的pytorch版本进行环境和代码复现工作
【论文阅读】DVC: An End-to-end Deep Video Compression Framework
qq_44199605的博客
12-26 534
在传统视频压缩方法中，通常使用预测编码架构并对相应的运动信息和残差信息进行编码。在本文中，我们结合传统视频压缩方法中的经典架构和神经网络的强大非线性表示能力，提出了首个端到端视频压缩深度模型，该模型可以对视频压缩的所有组件进行联合优化。具体来说，我们采用基于学习的光流估计来获取运动信息并重构当前帧，然后使用两个自编码器风格的神经网络对相应的运动和残差信息进行压缩。所有模块通过单一的损失函数进行联合学习，各模块通过权衡减少压缩比特数和提高解码视频质量的需求进行协作。
【论文阅读】CNNs在图像压缩领域的运用——An End-to-End Compression Framework Based on Convolutional Neural Networks
qq_41799105的博客
05-19 354
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28659831/article/details/79283519
图像压缩之《A Unified End-to-End Framework for Efficient》
qq_17464457的博客
02-19 1224
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.03370.pdf 代码地址：暂未公布 摘要 针对目前最新的深度学习图像压缩所遭遇的计算复杂性，本文提出了一个称为高效深度图像压缩(Efficient Deep Image Compression, EDIC)的统一框架，该框架基于三个新的技术：通道注意力模型，高斯混合模型以及解码端增强模型。整个编解码框架基于Balle的超...
深度学习视频压缩2——OpenDVC: An Open Source Implementation of the DVC Video Compression Method
Eva_Hua的专栏
10-27 2451
提到视频压缩就不得不说第一篇端到端的视频压缩方案：DVC: An End-to-end Deep Video Compression Framework github地址：https://github.com/GuoLusjtu/DVC 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.00101.pdf 但是这个github里没有训练代码，只有前向推理代码，于是有大牛复现了下这篇文章，并作了些改动出了篇技术报告 OpenDVC: An Open Source Implementati
Deep Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study
weixin_30325487的博客
06-13 2263
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 1、Abstract: 　　本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作，主要可以分为两类：深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具。对于深度编码方案，像素概率建模和自动编码器是两种方法，分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案。对于深度工具，有几种使用深度学习来执行帧内预测、帧间预测、跨通道预测、概率分...
端到端视频编码DVC 环境配置
08-13
你可以通过访问以下链接来找到DVC的GitHub地址：GitHub - GuoLusjtu/DVC: DVC: An End-to-end Deep Video Compression Framework, CVPR 2019 (Oral)[1。 2. 接下来，可以根据仓库中的说明，按照指示进行环境配置和...
端到端视频编码：DVC
热门推荐
Dillon2015的博客
03-29 2万+
本文来自CVPR 2019论文《DVC: An End-to-end Deep Video Compression Framework》 官方开源代码地址：https://github.com/GuoLusjtu/DVC DVC是一个端到端的视频编码模型，之前也有过一些基于DNN的视频编码方法，但是通常是使用DNN模型替换视频编码的某个模块，整体的训练流程不是端到端的。 DVC将传统的基于块的编码框架的所有模块都使用神经网络替换，图1(a)是传统的视频编码框架，图1(b)是DVC框架。 图1
dvc++里常用的一些快捷键
軒轅劍的博客
01-29 7826
Dev-C++是一款挺不错的编译器。官方下载地址：点击打开链接  现总结一些常用快捷键： 1. 几个快捷键：         在工具->快捷键设置 中可以设置自己习惯使用的快捷键，下面给出几种常用的快捷键，均为系统默认的。        【Ctrl+N】新建源代码；【Ctrl+O】打开工程或文件；【Ctrl+S】保存；        【F9】编译程序；    【F10】运行；  【F11】
An End-to-End Compression Framework Based on Convolutional Neural Networks
weixin_39831283的博客
03-13 1923
摘要深度学习，例如卷积神经网络，已经在图像处理和计算机视觉方面取得巨大成就，尤其是识别和理解这样的高水平应用。然而，很少被用来解决图像压缩这样低水平的视觉问题。这篇论文就介绍了一个基于卷积神经网络的图像压缩网络。为了实现高水平的图像压缩，两个卷积神经网络被紧密集成到一个端对端的压缩网络。第一个卷积神经网络叫压缩卷积神经网络，用来学习输入图像结构信息的最优压缩表达，然后利用图像编解码器（例如，JPE...
End-to-end Optimized Image Compression
成长Bar的博客专栏
11-25 3036
End-to-end Optimized Image CompressionPaperSite： End-to-end Optimized Image Compression
《END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION》压缩模型
最新发布
asdfghjuuuu的博客
03-11 1701
模型接收的输入为RGB三通道图像，每个像素的取值范围为0-255。在进入分析变换前，需对输入数据进行归一化处理，将其映射到浮点数区间0，1。
端到端的图像压缩------《End-to-end optimized image compression》笔记
叶子
12-05 1万+
End-to-end optimized image compression1.简介2.整体算法 1.简介 整体算法分为三个部分：非线性分析变换（编码器），均匀量化器和非线性合成边变换（解码器），在整个训练框架上联合优化整个模型的率失真性能。在某些条件下，松弛损失函数可以解释为由变分自动编码器实现的生成模型的对数似然，即和变分自编码器的损失函数某种情况下有点像。另外，每一个折衷参数对应一个压缩模型，所以整个R-D曲线是由模型构成的R-D点形成的。 2.整体算法 整体算法结构以及流程如下： xxx 与 x^
深度学习图像压缩：End-to-end Optimized Image Compression 笔记
qq_39120048的博客
08-23 3175
本系列文章由@邻居张师傅 出品，转载请注明出处。 文章链接： https://blog.youkuaiyun.com/qq_39120048/article/details/117753592 邮箱： zhangyh.nb@qq.com 目录ABSTRACT1 INTRODUCTION2 CHOICE OF FORWARD, INVERSE, AND PERCEPTUAL TRANSFORMS 论文地址：End-to-end Optimized Image Compression ABSTRACT 本文描述了一.
[END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION]学习笔记
Lynxse的博客
09-16 950
在一般的神经网络中，都会采用BN层来使得数据接近于高斯分布，更加符合图像的特征，它在所有空间位置上的重新缩放因子是相同的，且一旦训练完成，缩放参数就是固定的。提出了一种基于非线性变换的图像压缩的端到端的优化框架，作者是对MSE均方误差来进行优化的，但采取了一种更为灵活的形式，将线性卷积和非线性变换级联，使用广义除法归一化联合非线性。此外，目前也没有方法能将不同图像的率失真曲线结合起来，当前的做法是对使用相同λ值压缩的图像求平均MSE和平均熵值，但是图8说明了，这种方法仍然或多或少会影响压缩的表现。
END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION论文阅读
Aure219的博客
07-04 3303
我们描述了一种图像压缩方法，包括非线性分析变换、均匀量化器和非线性合成变换。这些变换是在卷积线性滤波器和非线性激活函数的三个连续阶段中构造的。与大多数卷积神经网络不同，受用于模拟生物神经元的网络的启发，选择联合非线性来实现一种局部增益控制形式。使用随机梯度下降的变体，我们在训练图像数据库上联合优化整个模型的率失真性能，引入量化器产生的不连续损失函数的连续代理。在某些条件下，松弛损失函数可以解释为由变分自动编码器实现的生成模型的对数似然。
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