HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)·· 15 天前AI 评分36
用随机 Hessian 估计实现全参考图像质量指标的率失真优化
Rate-distortion optimization for full-reference image quality metrics via stochastic Hessian estimates
AI 导读
研究者提出 IDQD-RDO,用输入相关的二次失真近似 MS-SSIM、LPIPS 等全参考图像质量指标,通过自动微分得到的 Hessian 矩阵-向量积估计其块对角或纯对角形式,使这类指标可逐块计算并用于 VVC 编码的率失真优化。在 Kodak 和 CLIC 上的五种指标测试中,该方法取得 14.2-36.7% 的 BD-rate 节省,无需改动解码器,编码复杂度仅增加 10-30%。
整理与数据来源:AIHOT
来源:HuggingFace Daily Papers(社区热门论文) · arxiv.org