論文の概要: A Coding Framework and Benchmark towards Low-Bitrate Video Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02813v3
• Date: Sun, 22 Sep 2024 09:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:46:48.581358
• Title: A Coding Framework and Benchmark towards Low-Bitrate Video Understanding
• Title（参考訳）: 低ビットレート映像理解のための符号化フレームワークとベンチマーク
• Authors: Yuan Tian, Guo Lu, Yichao Yan, Guangtao Zhai, Li Chen, Zhiyong Gao,
• Abstract要約: 我々は,従来のコーデックとニューラルネットワーク(NN)の両方を活用する,従来型ニューラル混合符号化フレームワークを提案する。 このフレームワークは、動画の移動効率の良いセマンティック表現を確実に保持することで最適化される。 8つのデータセットに3つのダウンストリームタスクを備えた低ビットレートビデオ理解ベンチマークを構築し、このアプローチの顕著な優位性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.05385140193666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video compression is indispensable to most video analysis systems. Despite saving transportation bandwidth, it also deteriorates downstream video understanding tasks, especially at low-bitrate settings. To systematically investigate this problem, we first thoroughly review the previous methods, revealing that three principles, i.e., task-decoupled, label-free, and data-emerged semantic prior, are critical to a machine-friendly coding framework but are not fully satisfied so far. In this paper, we propose a traditional-neural mixed coding framework that simultaneously fulfills all these principles, by taking advantage of both traditional codecs and neural networks (NNs). On one hand, the traditional codecs can efficiently encode the pixel signal of videos but may distort the semantic information. On the other hand, highly non-linear NNs are proficient in condensing video semantics into a compact representation. The framework is optimized by ensuring that a transportation-efficient semantic representation of the video is preserved w.r.t. the coding procedure, which is spontaneously learned from unlabeled data in a self-supervised manner. The videos collaboratively decoded from two streams (codec and NN) are of rich semantics, as well as visually photo-realistic, empirically boosting several mainstream downstream video analysis task performances without any post-adaptation procedure. Furthermore, by introducing the attention mechanism and adaptive modeling scheme, the video semantic modeling ability of our approach is further enhanced. Finally, we build a low-bitrate video understanding benchmark with three downstream tasks on eight datasets, demonstrating the notable superiority of our approach. All codes, data, and models will be available at \url{https://github.com/tianyuan168326/VCS-Pytorch}.
• Abstract（参考訳）: ビデオ圧縮は、ほとんどのビデオ分析システムにとって不可欠である。 転送帯域を節約しているにもかかわらず、特に低ビットレート設定では、下流のビデオ理解タスクも悪化する。 この問題を体系的に検討するために,我々はまず,従来の手法,すなわちタスク分離,ラベルなし,データエマージされたセマンティクスという3つの原則が,マシンフレンドリーなコーディングフレームワークにとって重要であるが,今のところ完全に満足していないことを明らかにした。 本稿では,従来のコーデックとニューラルネットワーク(NN)の両方を活用することによって,これらすべての原則を同時に満たす従来型ニューラル混合コーディングフレームワークを提案する。 一方、従来のコーデックはビデオのピクセル信号を効率的に符号化できるが、意味情報を歪ませることもある。 一方、高非線形NNは、ビデオセマンティクスをコンパクトな表現に凝縮するのに熟練している。 このフレームワークは、自己管理された方法でラベルのないデータから自発的に学習されるコーディング手順に、動画の移動効率のよい意味表現が保存されることを保証することで最適化される。 2つのストリーム(コーデックとNN)から共同でデコードされたビデオは、リッチなセマンティクスを持ち、視覚的に写真リアリスティックであり、いくつかの主流のダウンストリームビデオ分析タスクのパフォーマンスを、後処理なしで実証的に向上させる。 さらに,アテンション機構とアダプティブ・モデリング・スキームを導入することで,本手法の映像セマンティック・モデリング能力をさらに強化する。 最後に、8つのデータセット上の3つの下流タスクを備えた低ビットレートビデオ理解ベンチマークを構築し、我々のアプローチの顕著な優位性を実証した。 すべてのコード、データ、モデルは、 \url{https://github.com/tianyuan168326/VCS-Pytorch}で利用可能である。

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