FrameCorr:适应性自编码器基础的视频重建神经压缩方法
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了在物联网设备上视频处理过程中,由于时间限制和带宽不足而导致的数据传输和恢复问题。提出的新方法利用已接收的数据预测缺失帧段,从而实现对部分接收数据的帧恢复,显著提升了视频重建的效率和准确性。
本研究提出了FrameRS帧重建模型,通过FrameMAE和Frame Selector实现。FrameMAE利用MAE原理进行视频帧重建,Frame Selector基于CNN架构,预测关键帧。模型能有效压缩视频片段,保留约30%的关键帧。在性能方面,模型展示了计算效率和准确性,改进了传统关键帧提取算法。模型实现可在Github上找到。