摘要由 AI 生成
2026 年 9 月 7 日，arXiv cs.CV 预印本平台发表题为《Scalable Neural Video Representation Compression》的研究成果。该研究提出了一种可扩展的神经网络视频表示压缩方案，旨在通过神经网络架构优化视频数据的压缩效率与质量平衡，为大规模视频处理提供新的技术路径。
关键实体KEY ENTITIES
S-NVRCSHM 12.4UVGVTM-20.0
报道态势 · 每日报道量LANGUAGE SPLIT
实体关系
信号强度SIGNALS
关键词热度
- S-NVRC1
- SHM 12.41
- VTM-20.01
- UVG1
全部报道（1）SOURCES
↗
本文提出了一种名为 S-NVRC 的可扩展隐式神经表示视频编码器，该编码器通过单一嵌入比特流同时支持细粒度比特率和解码复杂度的可扩展性。该方法采用特征网格的粗略到精细前缀及网络层的嵌套前缀，分别实现比特率与解码复杂度的扩展。在 UVG 数据集上，S-NVRC 相比 SHM 12.4 和多层 VTM-20.0 分别在 BD-rate 指标上提升了 43.7% 和 5.6%，实现了广泛的比特率和解码复杂度范围，并提供了灵活的复杂度扩展能力。