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PNeRV: 用于视频的多项式神经表示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为HNeRV的混合神经表示方法，通过内容自适应嵌入和重新设计的架构，在视频回归任务中表现出更好的重构质量和收敛速度，具有更大的灵活性和更简单的部署，适用于视频压缩和视频修补等下游任务。
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关键要点
- 提出了一种名为HNeRV的混合神经表示方法。
- HNeRV使用可学习的编码器生成内容自适应嵌入，作为解码器输入。
- 在视频回归任务中，HNeRV的重构质量提高了4.7 PSNR，收敛速度提升了16倍。
- HNeRV展示了更好的内部泛化能力。
- 与传统编解码器（H.264，H.265）和基于学习的压缩方法相比，HNeRV具有更快的解码速度和更大的灵活性。
- HNeRV的部署更简单，适用于视频压缩和视频修补等下游任务。
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