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原標題：北大&火山引擎奪冠！CLIC視頻壓縮挑戰賽結果公布，中國團隊表現亮眼
關鍵字：字節跳動,環路,深度,傳統,技術
文章來源：量子位
內容字數：3503字

內容摘要：

允中 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI隨著以深度學習為代表的新一代人工智能技術不斷取得突破，學術界與工業界逐漸意識到人工智能技術在圖像、視頻壓縮領域的巨大應用潛力。
基于深度學習的圖像視頻壓縮技術被視為超越傳統壓縮技術能力極限、取得突破性進展的明日之星。
近日，第六屆深度學習圖像壓縮挑戰賽（以下將簡稱“CLIC大賽”）比賽結果公布，由火山引擎多媒體實驗室與北大組成的聯合參賽平臺b-2在高碼率視頻壓縮和低碼率視頻壓縮兩個賽道均奪得主客觀指標冠軍。基于深度學習技術，b-2平臺提出了一項“傳統-智能混合解決方案”。
傳統—智能混合解決方案b-2 平臺在充分理解傳統壓縮技術與深度學習壓縮技術的各自原理的基礎上，發揮兩種技術路線的各自優勢，取長補短，將二者有機融合成為一個整體，形成了獨具特色的傳統——智能混合解決方案。
傳統編碼模塊在業界已有傳統編碼框架基礎上，加入了非對稱四叉樹劃分等創新技術。智能編碼模塊則引入了基于深度學習的環路濾波等技術。
△非對稱四叉樹劃分結構；(a)H1型水平UQT，(b)H2型水平UQT，(c)V1型垂直UQT，(d)V2型垂直UQT。編碼單元劃分是混合視

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破