TCNeRV

TCNeRV 通过双域时域上下文推动神经视频压缩

研究人员开发了 TCNeRV，一种新颖的隐式神经视频压缩方法，通过利用特征域和嵌入域的时域上下文来提高重建质量。该系统包含一个多尺度时域上下文融合模块和一个时域嵌入残差编码方法，用于条件化中间特征和预测内容嵌入。TCNeRV 拥有约 300 万个参数，在 UVG 数据集上与现有方法相比，已显示出显著的 BD-rate 降低，实现了具有竞争力的平均 PSNR 36.08 dB。