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1. 毕业设计（论文）主要内容：
环路后处理技术是视频编码标准的重要组成部分，主要包括去方块滤波、像素自适应补偿等技术，其目的是为了降低基于块的混合编码带来的方块效应、振铃效应等信号失真的影响。神经网络的发展极大提升了后处理性能。
目前深度后处理网络的训练过程将原始信号作为训练标签，其性能提升往往伴随着网络复杂度明显提高。在视频编码中，针对复杂网络对解码复杂度不友好、不同码率尤其是低码率下的重建信号和原始信号差异大使难以精准建模的问题，我们希望基于知识蒸馏的思想，基于预训练的复杂网络，设计轻量级深度后处理网络结构及训练方法，通过减小网络的搜索区间来提高训练和建模效率，使网络复杂度明显降低的同时尽可能保证滤波性能。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1)了解视频编码中基于学习的深度后处理技术；
(2)熟悉深度学习框架Pytorch并能基于此搭建和训练网络；
(3)设计基于知识蒸馏的深度后处理框架及训练方法
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-2周：完成题目调研和开题报告撰写。完成参考文献的阅读并收集相关资料，完成文献综述。
第3-5周：确认并复现当前性能较优的复杂后处理网络结构；准备训练数据；基于该结构训练出基线网络。
第6-9周：结合知识蒸馏的思想，设计轻量级后处理网络结构及训练方法；完成网络训练。
4. 主要参考文献
[1] X. Song, J. Yao, L. Zhou, L. Wang, X. Wu, D. Xie, S. Pu. A practical convolutional neural network as loop filter for intra frame [C]. IEEE, 2018, pp. 1133–1137.
[2] C. Jia, S. Wang, X. Zhang, S. Wang, J. Liu, S. Pu, S. Ma. Content-aware convolutional neural network for in-loop filtering in highefficiency video coding[M]. IEEE Transactions on Image Processing, 2019.
[3] G. J. Sullivan, J.-R. Ohm, W.-J. Han, T. Wiegand. Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2012, 22(12): 1649–1668.
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