論文の概要: Improving Deep Video Compression by Resolution-adaptive Flow Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05982v1
• Date: Sun, 13 Sep 2020 12:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 03:07:15.106071
• Title: Improving Deep Video Compression by Resolution-adaptive Flow Coding
• Title（参考訳）: 解像度適応フロー符号化による深部映像圧縮の改善
• Authors: Zhihao Hu (1), Zhenghao Chen (2), Dong Xu (2), Guo Lu (3), Wanli Ouyang (2), Shuhang Gu (2) ((1) College of Software, Beihang University, China, (2) School of Electrical and Information Engineering, The University of Sydney, Australia, (3) School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology, China)
• Abstract要約: 本稿では,RaFC (Resolve-Adaptive Flow Coding) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 複雑な動きパターンや単純な動きパターンをグローバルに処理するために、フレームレベルのRaFCフレームは、各ビデオフレームに対して最適なフローマップ解像度を自動的に決定する。 異なるタイプの動作パターンに局所的に対処するために、RaFCブロックと呼ばれるブロックレベルのスキームは、各局所的な動作特徴に対して最適な解像度を選択することもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the learning based video compression approaches, it is an essential issue to compress pixel-level optical flow maps by developing new motion vector (MV) encoders. In this work, we propose a new framework called Resolution-adaptive Flow Coding (RaFC) to effectively compress the flow maps globally and locally, in which we use multi-resolution representations instead of single-resolution representations for both the input flow maps and the output motion features of the MV encoder. To handle complex or simple motion patterns globally, our frame-level scheme RaFC-frame automatically decides the optimal flow map resolution for each video frame. To cope different types of motion patterns locally, our block-level scheme called RaFC-block can also select the optimal resolution for each local block of motion features. In addition, the rate-distortion criterion is applied to both RaFC-frame and RaFC-block and select the optimal motion coding mode for effective flow coding. Comprehensive experiments on four benchmark datasets HEVC, VTL, UVG and MCL-JCV clearly demonstrate the effectiveness of our overall RaFC framework after combing RaFC-frame and RaFC-block for video compression.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づくビデオ圧縮手法では,新しい動きベクトル(mv)エンコーダの開発により,画素レベルの光フローマップを圧縮することが不可欠である。 本研究では,入力フローマップとmvエンコーダの出力動作特性の両方に対して,単一解像度表現の代わりにマルチレゾリューション表現を用いたフローマップをグローバルかつ局所的に効果的に圧縮する,解像度適応フロー符号化(rafc)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 複雑で単純な動きパターンをグローバルに扱うため、フレームレベルのスキームrafc-frameは各ビデオフレームの最適なフローマップの解像度を自動的に決定する。 異なる種類の動きパターンを局所的に扱うため、rafc-blockと呼ばれるブロックレベルのスキームは、各局所的な動き特徴の最適解像度を選択することもできる。 さらに、RaFCフレームとRaFCブロックの両方に適用し、効率的なフロー符号化のための最適な動き符号化モードを選択する。 HEVC, VTL, UVG, MCL-JCVの4つのベンチマークデータセットに対する総合的な実験により, ビデオ圧縮のためにRaFCフレームとRaFCブロックを併用したRaFCフレームワークの有効性が明らかとなった。

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