論文の概要: Saliency-Driven Versatile Video Coding for Neural Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05944v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 14:27:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 13:48:32.307030
• Title: Saliency-Driven Versatile Video Coding for Neural Object Detection
• Title（参考訳）: ニューラルオブジェクト検出のためのサリエンシ駆動型ヴァーサタイルビデオ符号化
• Authors: Kristian Fischer, Felix Fleckenstein, Christian Herglotz, Andr\'e Kaup
• Abstract要約: 本稿では,最新のビデオ符号化標準であるVersatile Video Coding (VVC) を用いた,機械作業用ビデオ符号化のためのサリエンシ駆動コーディングフレームワークを提案する。 符号化に先立って有能な領域を決定するために, リアルタイムのオブジェクト検出ネットワークであるYou Only Look Once(YOLO)と, 新たな判定基準を併用した。 基準VVCを一定の品質で比較すると,提案手法を適用することで,デコーダ側と同じ検出で最大29%の精度を節約できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.367608892486084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Saliency-driven image and video coding for humans has gained importance in the recent past. In this paper, we propose such a saliency-driven coding framework for the video coding for machines task using the latest video coding standard Versatile Video Coding (VVC). To determine the salient regions before encoding, we employ the real-time-capable object detection network You Only Look Once~(YOLO) in combination with a novel decision criterion. To measure the coding quality for a machine, the state-of-the-art object segmentation network Mask R-CNN was applied to the decoded frame. From extensive simulations we find that, compared to the reference VVC with a constant quality, up to 29 % of bitrate can be saved with the same detection accuracy at the decoder side by applying the proposed saliency-driven framework. Besides, we compare YOLO against other, more traditional saliency detection methods.
• Abstract（参考訳）: 人為的な画像とビデオの符号化は、近年重要になっている。 本稿では,最新のビデオ符号化標準であるVersatile Video Coding (VVC) を用いて,機械タスクの映像符号化のためのサリエンシ駆動型コーディングフレームワークを提案する。 符号化に先立って有能な領域を決定するために,リアルタイムのオブジェクト検出ネットワークであるYou Only Look Once~(YOLO)を,新しい判定基準と組み合わせて採用する。 マシンの符号化品質を測定するために、最先端のオブジェクトセグメンテーションネットワークMask R-CNNをデコードフレームに適用した。 大規模なシミュレーションから,提案手法を適用して,一定の品質の基準VVCと比較して,デコーダ側で同じ検出精度で最大29%のビットレートを保存できることが判明した。 さらに,より伝統的な塩分検出手法であるyoloと比較した。

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