《表3 MFILNet与VRCNN性能比较 (BD-rate)》

提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《多特征增量学习的视频重建图像质量增强算法》

获取高清版本忘记账户？点击这里登录

下载图表忘记账户？点击这里登录

文献[18]中提出VRCNN替换H.265/HEVC的环路滤波，取得了较好效果.在VRCNN当中，其测试集由A-E每个序列的第一帧组成，文中使用了同样的测试集，表3给出了所提出的MFILNet与VRCNN的BD-rate性能对比.值得注意的是，表3中VRCNN的性能来自于文献[18]，是基于HM16.0的性能测试结果.

图表编号	XD0026570000 严禁用于非法目的
绘制时间	2018.12.01
作者	丁丹丹、陈靖森、费加罗、佟骏超、潘志庚、姚争为
绘制单位	杭州师范大学信息科学与工程学院、杭州师范大学信息科学与工程学院、杭州师范大学信息科学与工程学院、杭州师范大学信息科学与工程学院、杭州师范大学信息科学与工程学院、广州玖的数码科技有限公司、杭州师范大学信息科学与工程学院
更多格式	高清、无水印（增值服务）