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用于多视角视频压缩的显隐混合表达
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原文中文，约4200字，阅读约需10分钟。
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内容提要
随着3D显示和虚拟现实技术的发展，多视角视频的压缩面临挑战。本文提出了一种隐式-显式集成的压缩方法，结合2D编解码器与隐式神经表示，显著提升了压缩性能和重建质量。实验结果表明，该方法在视角压缩方面优于现有标准。
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关键要点
- 随着3D显示和虚拟现实的普及，多视角视频面临存储和传输挑战。
- 提出了一种隐式-显式集成的多视角视频压缩方法，结合2D编解码器与隐式神经表示。
- 该方法在视角压缩和重建质量上显著优于现有标准。
- 体积视频数据量庞大，限制了其应用，开发高效编码技术至关重要。
- 当前研究分为基于显式表达和隐式神经表达的方法。
- 显式方法计算复杂但压缩效率高，隐式方法表现力强但兼容性差。
- 隐式网络通过时间和视角索引生成隐式重建帧，结合显式重建帧进行补偿。
- 多级特征网格嵌入和全卷积架构增强了隐式网络的表达能力。
- 实验结果表明，所提方法在相同重建质量下节省约37%的比特率。
- 模型压缩技术（剪枝、量化、熵编码）显著减少模型大小和传输比特率。
- 快速运动物体重建可能出现模糊，解码速度仍未达到实际应用要求。
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