近日，第五屆深度學習圖像壓縮挑戰(zhàn)賽（以下將簡稱“CLIC大賽”）比賽結果公布，首次參賽的火山引擎多媒體實驗室奪得視頻壓縮賽道第一名。

CLIC大賽由電氣與電子工程師協(xié)會IEEE主辦，是機器視覺與人工智能領域全球頂級的學術會議CVPR的一部分。自2018年舉辦首屆以來，CLIC大賽獲得了學術界與工業(yè)界的廣泛關注，每年都有來自全世界各地的頂尖高校、科研院所、領軍企業(yè)等數(shù)十家單位報名參賽，在圖像壓縮、視頻壓縮、主觀質(zhì)量評價等不同賽道“華山論劍”。

壓縮技術對于圖像、視頻應用十分重要。一部未經(jīng)壓縮的90分鐘、1080P的電影，將會占用750GB的存儲空間，因此在保證同樣的質(zhì)量前提下，如何將圖像、視頻壓縮到更小的體積便于互聯(lián)網(wǎng)信息傳輸，是學術界與工業(yè)界重點研究的領域之一。

圖：火山引擎Neutron Star平臺比賽成績證書

在今年的深度學習圖像壓縮挑戰(zhàn)賽上，火山引擎自主研發(fā)的Neutron Star（中子星）平臺在高碼率視頻壓縮和低碼率視頻壓縮兩個賽道，主客觀指標均以絕對優(yōu)勢奪冠。

據(jù)介紹，火山引擎Neutron Star平臺有機融合了傳統(tǒng)壓縮技術與深度學習壓縮技術。針對傳統(tǒng)編碼模塊，火山引擎加入了非對稱四叉樹劃分、歷史仿射模型繼承等創(chuàng)新技術；針對智能編碼模塊，引入了基于深度學習的環(huán)路濾波、自適應變采樣等技術。

通用仿真測試結果表明，相比最新的視頻編碼標準H.266/VVC，火山引擎Neutron Star平臺對編碼效率的提升平均超過28%。目前，相關論文已在CVPR上發(fā)表。

附錄：

火山引擎多媒體實驗室在CVPR上發(fā)表的學術論文《??A Neural-Network Enhanced Video Coding Framework
Beyond VVC??》。