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Métodos de compressão de vídeo aprendidos já superam o VVC no caso de baixa latência (LD), mas o cenário de acesso aleatório (RA) continua desafiador. A maioria dos trabalhos sobre compressão de vídeo RA aprendida usa o HEVC como âncora ou o compara ao VVC em condições de teste específicas, utilizando a métrica RGB-PSNR em vez de Y-PSNR e evitando avaliação abrangente. Aqui, apresentamos um codec de vídeo aprendido de ponta a ponta para acesso aleatório que combina treinamento em longas sequências de quadros, alocação de taxa projetada para codificação hierárquica e adaptação de conteúdo na inferência. Mostramos que sob condições de teste comuns (JVET-CTC), ele atinge resultados comparáveis ao VTM (software de referência VVC) em termos de YUV-PSNR BD-Rate em algumas classes de vídeos e o supera em quase todos os conjuntos de teste em termos de VMAF BD-Rate. Em média, supera soluções abertas de LD e RA de ponta a ponta em termos de VMAF e YUV BD-Rates.
Кириллов et al. (Mon,) estudaram esta questão.