論文の概要: Efficient Adaptation of Neural Network Filter for Video Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14267v2
• Date: Thu, 13 Aug 2020 09:07:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 02:00:20.789560
• Title: Efficient Adaptation of Neural Network Filter for Video Compression
• Title（参考訳）: ビデオ圧縮のためのニューラルネットワークフィルタの適応性
• Authors: Yat-Hong Lam, Alireza Zare, Francesco Cricri, Jani Lainema, Miska Hannuksela
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークフィルタのための効率的なファインタニング手法を提案する。 微細チューニングは、エンコーダ側で行われ、ニューラルネットワークが符号化されている特定のコンテンツに適応する。 提案手法は従来のファインタニング手法よりもはるかに高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.769305738505071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an efficient finetuning methodology for neural-network filters which are applied as a postprocessing artifact-removal step in video coding pipelines. The fine-tuning is performed at encoder side to adapt the neural network to the specific content that is being encoded. In order to maximize the PSNR gain and minimize the bitrate overhead, we propose to finetune only the convolutional layers' biases. The proposed method achieves convergence much faster than conventional finetuning approaches, making it suitable for practical applications. The weight-update can be included into the video bitstream generated by the existing video codecs. We show that our method achieves up to 9.7% average BD-rate gain when compared to the state-of-art Versatile Video Coding (VVC) standard codec on 7 test sequences.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像符号化パイプラインの処理後アーティファクト除去ステップとして適用するニューラルネットワークフィルタの効率的な微調整手法を提案する。 エンコーダ側で微調整を行い、符号化されている特定のコンテンツにニューラルネットワークを適応させる。 PSNRのゲインを最大化し、ビットレートオーバーヘッドを最小限にするために、畳み込み層のバイアスのみを微調整することを提案する。 提案手法は従来の微調整手法よりもはるかに高速に収束し,実用化に適している。 既存のビデオコーデックによって生成されたビデオビットストリームに重み更新を組み込むことができる。 提案手法は、7つのテストシーケンス上のVVC標準コーデックと比較して,平均BDレートが最大9.7%向上することを示す。

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