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Video-Compression-Net:一种视频压缩的新方法，它可以弥补传统方法的不足，并用其神经网络对应物替换每个传统组件。 我们的拟议工作包括运动估计，压缩和补偿以及残差压缩，是端到端学习的，以最大程度地降低速率失真的权衡。 使用单个损失函数共同优化整个模型。 我们的工作基于一种标准方法，可以利用视频帧中的时空冗余来降低比特率，并最大程度地减少解码帧中的失真。 我们实现了传统视频压缩方法的神经网络版本，并以较少的位数对冗余帧进行编码下载
资源介绍
视频压缩网
该项目提出了一种神经结构，用于压缩视频（图像帧序列）以及预训练的模型。 我们的工作受到启发，我们使用进行比特率估计和熵压缩。 压缩是根据实际文件大小实现的。
引文
如果您发现我们的论文有用，请引用：
@inproceedings{dhungel2020efficient,
title={An Efficient Video Compression Network},
author={Dhungel, Prasanga and Tandan, Prashant and Bhusal, Sandesh and Neupane, Sobit and Shakya, Subama},
booktitle={2020 2nd International Conference on Advances in Computing, Communication Control a