論文の概要: Boosting the Performance of Video Compression Artifact Reduction with Reference Frame Proposals and Frequency Domain Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14962v1
• Date: Mon, 31 May 2021 13:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 23:24:29.133728
• Title: Boosting the Performance of Video Compression Artifact Reduction with Reference Frame Proposals and Frequency Domain Information
• Title（参考訳）: 参照フレームの提案と周波数領域情報によるビデオ圧縮アーチファクト削減の性能向上
• Authors: Yi Xu, Minyi Zhao, Jing Liu, Xinjian Zhang, Longwen Gao, Shuigeng Zhou, Huyang Sun
• Abstract要約: 本稿では,既存のマルチフレーム手法の性能向上のための効果的な参照フレーム提案手法を提案する。 実験結果から,MFQE 2.0データセットの忠実度と知覚性能は最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.053879834073502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many deep learning based video compression artifact removal algorithms have been proposed to recover high-quality videos from low-quality compressed videos. Recently, methods were proposed to mine spatiotemporal information via utilizing multiple neighboring frames as reference frames. However, these post-processing methods take advantage of adjacent frames directly, but neglect the information of the video itself, which can be exploited. In this paper, we propose an effective reference frame proposal strategy to boost the performance of the existing multi-frame approaches. Besides, we introduce a loss based on fast Fourier transformation~(FFT) to further improve the effectiveness of restoration. Experimental results show that our method achieves better fidelity and perceptual performance on MFQE 2.0 dataset than the state-of-the-art methods. And our method won Track 1 and Track 2, and was ranked the 2nd in Track 3 of NTIRE 2021 Quality enhancement of heavily compressed videos Challenge.
• Abstract（参考訳）: 多くのディープラーニングベースのビデオ圧縮アーティファクト除去アルゴリズムが提案され、低品質な圧縮ビデオから高品質なビデオを取り出すことができる。 近年,複数の隣接フレームを基準フレームとして,時空間情報をマイニングする手法が提案されている。 しかし、これらの後処理手法は、隣接するフレームを直接活用するが、ビデオ自体の情報を無視して利用することができる。 本稿では,既存のマルチフレーム手法の性能向上のための効果的な参照フレーム提案手法を提案する。 さらに,高速フーリエ変換(FFT)に基づく損失を導入し,修復の有効性をさらに向上させる。 実験結果から,MFQE 2.0データセットの忠実度と知覚性能は最先端の手法よりも優れていた。 また,本手法はトラック1とトラック2に勝利し,ntire 2021のトラック3で2位にランクインした。

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