Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Per-Shot Convex Hull Prediction By Recurrent Learning

論文の概要: Efficient Per-Shot Convex Hull Prediction By Recurrent Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04877v1
Date: Fri, 10 Jun 2022 05:11:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-13 15:18:28.927936
Title: Efficient Per-Shot Convex Hull Prediction By Recurrent Learning
Title（参考訳）: リカレント学習による高効率単発対流船体予測
Authors: Somdyuti Paul, Andrey Norkin and Alan C. Bovik
Abstract要約: 本稿では,コンテンツ認識凸船体予測の深層学習に基づく手法を提案する。再帰的畳み込みネットワーク(RCN)を用いて,映像の複雑さを暗黙的に解析し,その凸殻を予測する。実験の結果,提案したモデルでは,最適凸殻の近似精度が向上し,既存の手法と比較して競争時間の節約が期待できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 50.94452824380868
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Adaptive video streaming relies on the construction of efficient bitrate ladders to deliver the best possible visual quality to viewers under bandwidth constraints. The traditional method of content dependent bitrate ladder selection requires a video shot to be pre-encoded with multiple encoding parameters to find the optimal operating points given by the convex hull of the resulting rate-quality curves. However, this pre-encoding step is equivalent to an exhaustive search process over the space of possible encoding parameters, which causes significant overhead in terms of both computation and time expenditure. To reduce this overhead, we propose a deep learning based method of content aware convex hull prediction. We employ a recurrent convolutional network (RCN) to implicitly analyze the spatiotemporal complexity of video shots in order to predict their convex hulls. A two-step transfer learning scheme is adopted to train our proposed RCN-Hull model, which ensures sufficient content diversity to analyze scene complexity, while also making it possible capture the scene statistics of pristine source videos. Our experimental results reveal that our proposed model yields better approximations of the optimal convex hulls, and offers competitive time savings as compared to existing approaches. On average, the pre-encoding time was reduced by 58.0% by our method, while the average Bjontegaard delta bitrate (BD-rate) of the predicted convex hulls against ground truth was 0.08%, while the mean absolute deviation of the BD-rate distribution was 0.44%
Abstract（参考訳）: アダプティブビデオストリーミングは、帯域幅制限下で視聴者に最高の視覚品質を提供するために、効率的なビットレートラダーの構築に依存している。従来のコンテンツ依存ビットレートラダー選択法では、ビデオショットに複数の符号化パラメータをプリエンコードして、その結果のレート品質曲線の凸殻が与える最適な操作点を見つける必要がある。しかし、このプリエンコーディングステップは、可能な符号化パラメータの空間上の徹底的な探索プロセスと等価であり、計算と時間支出の両面で大きなオーバーヘッドを引き起こす。このオーバヘッドを低減するために,コンテンツ認識凸予測のディープラーニングに基づく手法を提案する。 recurrent convolutional network (rcn) を用いて映像の時空間的複雑度を暗黙的に解析し,凸包の予測を行った。提案したRCN-Hullモデルに2段階の転送学習手法を適用し,シーンの複雑さを分析するのに十分な内容の多様性を確保できるとともに,プリスタンソースビデオのシーン統計をキャプチャすることを可能にする。実験結果から,提案モデルが最適凸包の近似値が得られ,既存の手法と比較して競合時間の節約が期待できることがわかった。平均エンコーディング時間は, 平均58.0%, 予測凸船体の平均BD-rateは0.08%, BD-rate分布の平均絶対偏差は0.44%であった。

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