論文の概要: Deep Learning-Based Intra Mode Derivation for Versatile Video Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04059v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 13:23:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 14:05:45.109172
• Title: Deep Learning-Based Intra Mode Derivation for Versatile Video Coding
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくビデオ符号化のためのイントラモード導出
• Authors: Linwei Zhu, Yun Zhang, Na Li, Gangyi Jiang, and Sam Kwong
• Abstract要約: 本稿では,Deep Learning based intra Mode Derivation (DLIMD) と呼ばれるインテリジェントイントラモード導出法を提案する。 DLIMDのアーキテクチャは、異なる量子化パラメータ設定と、非平方要素を含む可変符号化ブロックに適応するように開発されている。 提案手法は,Versatile Video Coding (VVC) テストモデルを用いて,Y, U, Vコンポーネントの平均ビットレートを2.28%, 1.74%, 2.18%削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.96100964146062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In intra coding, Rate Distortion Optimization (RDO) is performed to achieve the optimal intra mode from a pre-defined candidate list. The optimal intra mode is also required to be encoded and transmitted to the decoder side besides the residual signal, where lots of coding bits are consumed. To further improve the performance of intra coding in Versatile Video Coding (VVC), an intelligent intra mode derivation method is proposed in this paper, termed as Deep Learning based Intra Mode Derivation (DLIMD). In specific, the process of intra mode derivation is formulated as a multi-class classification task, which aims to skip the module of intra mode signaling for coding bits reduction. The architecture of DLIMD is developed to adapt to different quantization parameter settings and variable coding blocks including non-square ones, which are handled by one single trained model. Different from the existing deep learning based classification problems, the hand-crafted features are also fed into the intra mode derivation network besides the learned features from feature learning network. To compete with traditional method, one additional binary flag is utilized in the video codec to indicate the selected scheme with RDO. Extensive experimental results reveal that the proposed method can achieve 2.28%, 1.74%, and 2.18% bit rate reduction on average for Y, U, and V components on the platform of VVC test model, which outperforms the state-of-the-art works.
• Abstract（参考訳）: イントラコーディングでは、予め定義された候補リストから最適なイントラモードを実現するためにレート歪み最適化(RDO)を行う。 最適なイントラモードは、多くの符号化ビットが消費される残信号の他に、デコーダ側へ符号化され送信されることも要求される。 本稿では,汎用ビデオ符号化(vvc)におけるイントラコーディングの性能をさらに向上させるために,ディープラーニングに基づくイントラモード導出(dlimd)と呼ばれるインテリジェントイントラモード導出法を提案する。 具体的には、イントラモードの導出過程を多クラス分類タスクとして定式化し、イントラモードシグナリングのモジュールを省略して符号化ビットの低減を図る。 DLIMDのアーキテクチャは、異なる量子化パラメータ設定と2乗でないブロックを含む可変符号化ブロックに適応するように開発され、1つの訓練されたモデルで処理される。 既存のディープラーニングに基づく分類問題とは異なり、手作りの機能は、特徴学習ネットワークから学習した特徴に加え、モード内導出ネットワークに供給される。 従来の手法と競合するために、ビデオコーデックで1つの追加のバイナリフラグを使用して、選択したスキームをRDOで示す。 広範な実験結果から,提案手法は,vvcテストモデルのプラットフォーム上で,y,u,vコンポーネントの平均で2.28%,1.74%,2.18%のビットレート削減を達成できることが分かった。

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