北大&火山引擎奪冠！CLIC視頻壓縮挑戰(zhàn)賽結(jié)果公布，中國團隊表現(xiàn)亮眼

AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布量子位

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關(guān)鍵字：字節(jié)跳動,環(huán)路,深度,傳統(tǒng),技術(shù)
文章來源：量子位
內(nèi)容字數(shù)：3503字

內(nèi)容摘要：

允中發(fā)自凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI隨著以深度學習為代表的新一代人工智能技術(shù)不斷取得突破，學術(shù)界與工業(yè)界逐漸意識到人工智能技術(shù)在圖像、視頻壓縮領(lǐng)域的巨大應用潛力。
基于深度學習的圖像視頻壓縮技術(shù)被視為超越傳統(tǒng)壓縮技術(shù)能力極限、取得突破性進展的明日之星。
近日，第六屆深度學習圖像壓縮挑戰(zhàn)賽（以下將簡稱“CLIC大賽”）比賽結(jié)果公布，由火山引擎多媒體實驗室與北大組成的聯(lián)合參賽平臺b-2在高碼率視頻壓縮和低碼率視頻壓縮兩個賽道均奪得主客觀指標冠軍。基于深度學習技術(shù)，b-2平臺提出了一項“傳統(tǒng)-智能混合解決方案”。
傳統(tǒng)—智能混合解決方案b-2 平臺在充分理解傳統(tǒng)壓縮技術(shù)與深度學習壓縮技術(shù)的各自原理的基礎(chǔ)上，發(fā)揮兩種技術(shù)路線的各自優(yōu)勢，取長補短，將二者有機融合成為一個整體，形成了獨具特色的傳統(tǒng)——智能混合解決方案。
傳統(tǒng)編碼模塊在業(yè)界已有傳統(tǒng)編碼框架基礎(chǔ)上，加入了非對稱四叉樹劃分等創(chuàng)新技術(shù)。智能編碼模塊則引入了基于深度學習的環(huán)路濾波等技術(shù)。
△非對稱四叉樹劃分結(jié)構(gòu)；(a)H1型水平UQT，(b)H2型水平UQT，(c)V1型垂直UQT，(d)V2型垂直UQT。編碼單元劃分是混合視

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