Ghost-NeRV: Efficient Neural Video Representation via Ghost Convolutions
Neural video representation (NeRV) has emerged as an efficient paradigm for video compression by encoding entire sequences into neural network parameters. Despite its strong reconstruction capability, NeRV suffers from high computational cost due to expensive convolutional operations in the decoder,...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Shanableh, Tamer (author) |
|---|---|
| التنسيق: | article |
| منشور في: |
2026
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/11073/33302 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Binary-NeRV: Hybrid-Precision Weights Binarization for Efficient Neural Video Representation
حسب: Shanableh, Tamer
منشور في: (2026) -
Error resiliency transcoding and decoding solutions using distributed video coding techniques
حسب: Shanableh, Tamer
منشور في: (2008) -
Predicting Split Decisions in MPEG-2 to HEVC Video Transcoding
حسب: Shanableh, Tamer
منشور في: (2020) -
Multilayer Transcoding with format portability for multicasting of single-layered video
حسب: Shanableh, Tamer
منشور في: (2005) -
MPEG-2 to HEVC Video Transcoding With Content-Based Modeling
حسب: Shanableh, Tamer
منشور في: (2013)