論文の概要: BVI-DVC: A Training Database for Deep Video Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13552v2
- Date: Thu, 8 Oct 2020 10:24:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 08:31:19.595935
- Title: BVI-DVC: A Training Database for Deep Video Compression
- Title（参考訳）: BVI-DVC:ディープビデオ圧縮のためのトレーニングデータベース
- Authors: Di Ma, Fan Zhang, and David R. Bull
- Abstract要約: BVI-DVCはCNNベースのビデオ圧縮システムのトレーニング用に提供される。
270pから2160pまでの様々な空間分解能で800の配列を含む。
既存の10のネットワークアーキテクチャで、4つの異なるコーディングツールで評価されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.730093064777078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deep learning methods are increasingly being applied in the optimisation of
video compression algorithms and can achieve significantly enhanced coding
gains, compared to conventional approaches. Such approaches often employ
Convolutional Neural Networks (CNNs) which are trained on databases with
relatively limited content coverage. In this paper, a new extensive and
representative video database, BVI-DVC, is presented for training CNN-based
video compression systems, with specific emphasis on machine learning tools
that enhance conventional coding architectures, including spatial resolution
and bit depth up-sampling, post-processing and in-loop filtering. BVI-DVC
contains 800 sequences at various spatial resolutions from 270p to 2160p and
has been evaluated on ten existing network architectures for four different
coding tools. Experimental results show that this database produces significant
improvements in terms of coding gains over three existing (commonly used)
image/video training databases under the same training and evaluation
configurations. The overall additional coding improvements by using the
proposed database for all tested coding modules and CNN architectures are up to
10.3% based on the assessment of PSNR and 8.1% based on VMAF.
- Abstract（参考訳）: 深層学習法はビデオ圧縮アルゴリズムの最適化にますます適用されつつあり、従来の手法に比べて符号化効率が大幅に向上している。
このようなアプローチでは、比較的限られたコンテンツカバレッジを持つデータベースでトレーニングされる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いることが多い。
本稿では,空間分解能やビット深度アップサンプリング,後処理,ループ内フィルタリングなど,従来のコーディングアーキテクチャを強化する機械学習ツールを中心に,cnnを用いたビデオ圧縮システムのトレーニングを行うための,新たな広範かつ代表的なビデオデータベースbvi-dvcを提案する。
BVI-DVCは270pから2160pまでの様々な空間解像度で800のシーケンスを格納しており、4つの異なる符号化ツールに対して10の既存のネットワークアーキテクチャで評価されている。
実験結果から,本データベースは,既存の3つの画像/ビデオトレーニングデータベースに対して,同一のトレーニングおよび評価設定下でのコーディングゲインを著しく向上させることが示された。
全てのテスト済みのコーディングモジュールとCNNアーキテクチャに対して提案されたデータベースを使用することによる全体的なコーディング改善は、PSNRの評価に基づいて最大10.3%、VMAFに基づく8.1%となる。
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