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TransVFC: A transformable video feature compression framework for machines
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AI
DOI：10.1016/j.patcog.2025.112091.png)
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摘要
En 中文
• 本文提出了一种适用于机器视频编码（VCM）领域的可变形视频特征压缩（TransVFC）框架。该框架为多任务场景下的视频特征压缩提供了“先压缩后传输”的解决方案。
• 本文介绍了一种基于神经网络的创新视频特征编解码器，用于在特征域中挤压冗余。它包含一个方案驱动的帧间预测模块和一个感知引导的条件编码模块，用于去除时域和空域冗余。
• 本文提出了一种轻量级特征空间变换模块，能够高效地将中间特征迁移至各类下游任务，且无需重新训练或重新部署上游特征编解码器和下游网络。这显著提升了特征压缩框架在多个下游任务中的可扩展性和灵活性。
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
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