基于学习的双向视频压缩的方法和系统

本文提供了一种基于学习的双向视频压缩的计算机实现方法，包括给定当前帧，使用神经网络从当前帧和双向帧生成单个参考帧，估计当前帧和参考帧之间的运动，通过将运动输入到运动编码器和解码器来获得重建的运动，根据重建的运动和传播的特征生成一组时间上下文，并根据时间上下文通过逆信道熵模型压缩当前帧，该模型用于重建信道之间的关系，以便首先对熵较小的信道进行编码，然后借助先前编码的信道对熵较大的信道进行编码。