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极市直播｜ICCV2021-刘家铭：利用超分辩率算法重新定义网络视频传输任务
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极市直播｜ICCV2021-刘家铭：利用超分辩率算法重新定义网络视频传输任务

极市直播｜ICCV2021-刘家铭：利用超分辩率算法重新定义网络视频传输任务 极市平台
2021-09-14
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导读：回复“87”即可获取免费直播链接。
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| 极市线上分享  第87期 |


一直以来，为让大家更好地了解学界业界优秀的论文和工作，极市已邀请了超过100位技术大咖嘉宾，并完成了86期极市线上直播分享。往期分享请前往bbs.cvmart.net/topics/149或直接阅读原文，也欢迎各位小伙伴自荐或推荐更多优秀的技术嘉宾到极市进行技术分享，与大家一起交流学习~~

在这次分享中，我们邀请到了来自北京邮电大学的刘家铭，为我们介绍他们收录在ICCV2021上的研究工作：

Overfitting the Data: Compact Neural Video Delivery via Content-aware Feature Modulation


本文创新性的利用超分辩率算法定义网络视频传输任务，目的是减少网络视频传输的带宽压力。本文提出一种Content aware feature modulation结合联合训练的方式，将每个视频段对应的模型参数量压缩为原来的1%。并在不同长度的视频、超分尺度和多个SISR模型上验证了我们方法的普适性。在相同的带宽压缩下，性能(PSNR)可以超过商用的H264和H265，在工业届拥有很大的应用潜力。同时本次分享中还会稍带总结超分领域中的一些问题和方向。


01

直播信息

时间

2021年9月16日：20:00-21:00


主题

利用超分辩率算法重新定义网络视频传输任务

02

嘉宾介绍

刘家铭

北京邮电大学学生，指导老师为模式识别实验室-张闯教授。研究方向为计算机视觉、语义分割、图像处理、超分辨率等。研究课题为‘利用神经网络减少现实生活中资源消耗’


03

关于分享

➤分享大纲


1、超分辨率算法的related work

2、如何利用超分算法重新定义视频传输

3、真实场景测试demo

4、超分算法在现实生活中的其他应用



➤论文地址


Overfitting the Data: Compact Neural Video Delivery via Content-aware Feature Modulation

论文地址：http://arxiv.org/abs/2108.08202

代码地址：

https://github.com/Neural-video-delivery/CaFM-Pytorch-ICCV2021

数据集链接：

https://github.com/Neural-video-delivery/CaFM-Pytorch-ICCV2021



04

参与方式


关注“极市平台”公众号，回复“87”或“刘家铭”可获取免费直播链接。

05

往期回顾

极市平台专注分享计算机视觉前沿资讯和技术干货，特邀请行业内专业牛人嘉宾为大家分享视觉领域内的干货及经验，目前已成功举办86期线上分享。近期在线分享可点击以下标题查看：

……


更多往期分享请浏览：极市计算机视觉技术分享集锦
（http://bbs.cvmart.net/topics/149/cvshare），也可以点击阅读原文获取。

在"极市平台"公众号后台回复期数或者分享嘉宾名字，即可获取极市平台对应期在线分享资料。

06

关于极市平台

极市（Extreme Mart）是深圳极视角科技有限公司旗下AI开发者生态，面向计算机视觉算法工程师，为开发者提供算法开发环境、真实数据项目实战、自动测试、加速工具、算法封装等全方位平台技术与工程支持，同时提供技术干货、大咖分享、社区交流、竞赛活动等丰富的内容与服务。
官网：www.cvmart.net

有任何想了解的内容请在本帖下留言，嘉宾会在直播中回答大家的问题哦~


觉得有用麻烦给个在看啦~  

【声明】内容源于网络
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