論文の概要: Bit Allocation using Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09422v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 02:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 18:37:50.150404
• Title: Bit Allocation using Optimization
• Title（参考訳）: 最適化によるビット割り当て
• Authors: Tongda Xu, Han Gao, Chenjian Gao, Jinyong Pi, Yanghao Li, Yuanyuan Wang, Ziyu Zhu, Dailan He, Mao Ye, Hongwei Qin, Yan Wang
• Abstract要約: ニューラルビデオ圧縮(NVC)におけるビット割り当ての問題について考察する。 フレーム参照構造のため、すべてのフレームに対して同じR-D(Rate-Distortion)トレードオフパラメータを使用する現在のNVCメソッドは、サブ最適である。 半補正変分推論(SAVI)に基づく連続ビット実装法を提案する。 正確なR-Dモデルを用いてビット割り当てと等価性を証明し,提案手法の最適性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.441258607504956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we consider the problem of bit allocation in neural video compression (NVC). Due to the frame reference structure, current NVC methods using the same R-D (Rate-Distortion) trade-off parameter $\lambda$ for all frames are suboptimal, which brings the need for bit allocation. Unlike previous methods based on heuristic and empirical R-D models, we propose to solve this problem by gradient-based optimization. Specifically, we first propose a continuous bit implementation method based on Semi-Amortized Variational Inference (SAVI). Then, we propose a pixel-level implicit bit allocation method using iterative optimization by changing the SAVI target. Moreover, we derive the precise R-D model based on the differentiable trait of NVC. And we show the optimality of our method by proofing its equivalence to the bit allocation with precise R-D model. Experimental results show that our approach significantly improves NVC methods and outperforms existing bit allocation methods. Our approach is plug-and-play for all differentiable NVC methods, and it can be directly adopted on existing pre-trained models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルビデオ圧縮(NVC)におけるビット割り当ての問題について考察する。 フレーム参照構造のため、全てのフレームに対して同じr-d (rate-distortion) トレードオフパラメータである$\lambda$を使用する現在のnvcメソッドは最適ではないため、ビット割り当てが必要となる。 経験的R-Dモデルに基づく従来の手法とは異なり、勾配に基づく最適化によりこの問題を解決することを提案する。 具体的には,Semi-Amortized Variational Inference (SAVI)に基づく連続ビット実装手法を提案する。 次に,saviターゲットの変更による反復最適化を用いた画素レベルの暗黙的ビット割当法を提案する。 さらに,NVCの微分可能特性に基づいて,高精度なR-Dモデルを導出する。 また, 正確なR-Dモデルを用いて, ビット割り当てと等価性を証明し, 提案手法の最適性を示す。 実験の結果,提案手法はNVC法を大幅に改善し,既存のビット割り当て法より優れていた。 我々のアプローチは、すべての異なるNVCメソッドに対してプラグイン・アンド・プレイであり、既存の事前学習モデルに直接適用することができる。

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