核心概念
DS-NeRV는 비디오를 학습 가능한 정적 코드와 동적 코드로 분해하여 정적 정보의 중복을 효과적으로 압축하고 동적 정보의 시간적 일관성을 유지함으로써 비디오 표현의 효율성을 높인다.
摘要
DS-NeRV는 비디오를 정적 코드와 동적 코드로 분해하여 표현한다. 정적 코드는 비디오의 시간에 따라 변화하지 않는 요소를 나타내며, 동적 코드는 시간에 따라 변화하는 요소를 나타낸다.
정적 코드는 비디오 전체에 걸쳐 공유되어 중복 정보를 효과적으로 압축할 수 있다. 동적 코드는 보간법을 통해 전체 비디오의 시간적 일관성을 유지하면서 고주파 세부 정보를 잘 표현할 수 있다.
또한 DS-NeRV는 정적 코드와 동적 코드를 효과적으로 융합하기 위해 cross-channel attention 기반의 융합 모듈을 설계하였다.
실험 결과, DS-NeRV는 기존 방법들에 비해 더 작은 모델 크기로도 우수한 비디오 복원 성능을 보였으며, 비디오 보간, 비디오 복원 등의 다운스트림 작업에서도 우수한 성과를 달성하였다.
統計資料
비디오 트래픽이 전체 네트워크 트래픽의 65.93%를 차지하며, 피크 시간대에는 80%에 달한다.
DS-NeRV는 0.35M 파라미터로 31.2 PSNR의 높은 비디오 복원 성능을 달성한다.
DS-NeRV는 기존 방법들에 비해 비디오 보간, 비디오 복원 등의 다운스트림 작업에서 우수한 성과를 보인다.
引述
"비디오는 시간에 따라 변화하지 않는 정적 요소와 변화하는 동적 요소로 구성된다."
"DS-NeRV는 비디오를 학습 가능한 정적 코드와 동적 코드로 분해하여 효과적으로 압축하고 시간적 일관성을 유지한다."
"DS-NeRV는 작은 모델 크기로도 우수한 비디오 복원 성능을 달성하며, 다운스트림 작업에서도 뛰어난 성과를 보인다."