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neural video codecs
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新数据集为神经视频编解码器质量评估设立基准
研究人员推出了一款新的数据集和基准，用于评估神经视频编解码器（NVCs）的质量。该数据集通过众包配对比较收集，解决了利用深度学习进行视频压缩的NVCs的压缩质量评估挑战。该资源旨在帮助开发和评估专门针对这些先进编解码器的视频质量指标。
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新方法提升神经视频编解码器泛化能力
研究人员开发了一种新颖的无训练尺度驱动在线流细化（SOFR）方法，以增强神经视频编解码器（NVC）的泛化能力。该即插即用模块整合了多尺度的运动信息，并动态融合它们以最小的计算成本纠正运动估计误差。SOFR还包含一个感知比特率的策略和一个可靠性检查以提高鲁棒性，在USTC-TD数据集上，跨DCVC-SDD、DCVC-FM和EHVC等多种NVC框架均实现了显著的比特率节省。