《表1 网络结构及参数设置》

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《基于深度学习的视频图像再压缩方法》

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要训练一个足够准确的网络需要大量的标注好的数据，我们准备了两个数据集:合成数据集和增量数据集。通过图像混合模型[19]从正常视频帧序列中生成足够的剧变和渐变样本数据，然后将初始的合成数据集用于训练，并得到初步的分类器模型。然后用得到的分类器模型对未标注数据进行预测，从中选出结果正确的数据集作为增量数据集。重复上述过程直到网络模型误差足够小，再利用最终的数据集训练得到性能更优的分类器。最终我们得到的数据集共包括249，411个视频片段，其中包括192，321个剧变和渐变视频片段，每个视频片段由16帧图像序列组成。在此基础上再去调整模型参数得到我们所采用的网络模型。具体的网路结构及参数设置如表1所示。