检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:严昊 YAN Hao(College of Physics and Information Engineering,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China)
机构地区:[1]福州大学物理与信息工程学院,福建福州350108
出 处:《电视技术》2024年第1期216-219,共4页Video Engineering
摘 要:近年来,深度神经网络以其强大的非线性建模能力,促进了视频压缩领域的发展,促使基于深度学习的视频压缩成为一个备受关注的研究领域。介绍基于深度学习的端到端视频压缩技术及其发展,重点介绍和总结现有的端到端视频压缩框架,并分析未来的端到端视频压缩发展趋势。In recent years,deep neural network,with its powerful non-linear modeling ability,has promoted the development of video compression,which makes video compression based on deep learnnig become a research field.This paper introduces the end-to-end video compression technology based on deep learning and its development,especially introduces and summarizes the existing end-toend video compression framework,and analyzes the future trend of end-to-end video compression.
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