Codecs de Vídeo Tradicionais vs. Neurais: Uma Análise de Eficiência e Qualidade utilizando PSNR e outras métricas - Tavares, Leandro; Conceição, Ruhan; Costa, Victor; Agostini, Luciano; Porto, Marcelo; Corrêa, Guilherme (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16630, 2025)
A ascensão dos Codecs de Vídeo Neurais (NVCs) representa uma mudança de paradigma em relação aos codecs tradicionais, como o VVC. Este trabalho realiza uma análise comparativa, comparando os codecs tradicionais HEVC e VVC contra os NVCs DCVC-FM e DCVC-RT. Avaliamos a eficiência de compressão com BD-Quality com múltiplas métricas, incluindo PSNR, SSIM, VMAF e LPIPS. Os resultados demonstram a superioridade dos NVCs, com o DCVC-FM alcançando ganhos de mais de 10 pontos em VMAF sobre o HEVC. Essa vantagem expressiva, especialmente em métricas alinhadas à percepção, evidencia as limitações do uso exclusivo do PSNR para a avaliação de codecs modernos e reforça a maturidade dos NVCs.