NVRC는 기존 INR 기반 비디오 압축 방식의 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 핵심 기술을 제안했다:
신경망 표현, 양자화, 엔트로피 모델을 모두 포함하는 완전한 end-to-end 최적화 프레임워크를 제안했다. 이를 통해 압축 효율을 크게 향상시켰다.
신경망 표현 파라미터 인코딩을 위해 향상된 양자화 및 엔트로피 모델을 적용했다. 이를 통해 문맥 정보와 부가 정보를 활용하여 더 높은 코딩 효율을 달성했다.
신경망 표현, 양자화, 엔트로피 모델 파라미터를 위한 계층적 압축 기법을 도입했다. 이를 통해 전체 비트레이트 오버헤드를 최소화했다.
계산 비용을 줄이기 위해 율-왜곡 손실을 번갈아 최적화하는 향상된 학습 파이프라인을 제안했다.
실험 결과, NVRC는 기존 INR 기반 압축 기술 대비 최대 50%의 BD-rate 성능 향상을 보였으며, 최신 VVC VTM 대비 24%의 BD-rate 성능 향상을 달성했다. 이는 INR 기반 압축 기술 중 최초로 VVC VTM을 능가하는 성과이다.
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by Ho Man Kwan,... às arxiv.org 09-12-2024
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