論文の概要: Advancing Learned Video Compression with In-loop Frame Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07004v1
- Date: Sun, 13 Nov 2022 19:53:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 19:34:11.191443
- Title: Advancing Learned Video Compression with In-loop Frame Prediction
- Title（参考訳）: ループ内フレーム予測による学習映像圧縮の促進
- Authors: Ren Yang, Radu Timofte, Luc Van Gool
- Abstract要約: 本稿では,ループ内フレーム予測モジュールを用いたALVC(Advanced Learned Video Compression)アプローチを提案する。
予測フレームは、以前圧縮されたフレームよりも優れた参照として機能し、圧縮性能の恩恵を受けることができる。
本実験は,学習ビデオ圧縮におけるALVC手法の最先端性能を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 177.67218448278143
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent years have witnessed an increasing interest in end-to-end learned
video compression. Most previous works explore temporal redundancy by detecting
and compressing a motion map to warp the reference frame towards the target
frame. Yet, it failed to adequately take advantage of the historical priors in
the sequential reference frames. In this paper, we propose an Advanced Learned
Video Compression (ALVC) approach with the in-loop frame prediction module,
which is able to effectively predict the target frame from the previously
compressed frames, \textit{without consuming any bit-rate}. The predicted frame
can serve as a better reference than the previously compressed frame, and
therefore it benefits the compression performance. The proposed in-loop
prediction module is a part of the end-to-end video compression and is jointly
optimized in the whole framework. We propose the recurrent and the
bi-directional in-loop prediction modules for compressing P-frames and
B-frames, respectively. The experiments show the state-of-the-art performance
of our ALVC approach in learned video compression. We also outperform the
default hierarchical B mode of x265 in terms of PSNR and beat the slowest mode
of the SSIM-tuned x265 on MS-SSIM. The project page:
https://github.com/RenYang-home/ALVC.
- Abstract（参考訳）: 近年、エンド・ツー・エンドの学習ビデオ圧縮への関心が高まっている。
これまでのほとんどの作品は、基準フレームを目標フレームに向けてゆるめるためにモーションマップを検出して圧縮することで、時間的冗長性を探求している。
しかし、逐次参照フレームの歴史的な優先事項を十分に活用できなかった。
本稿では,従来圧縮されていたフレームからターゲットフレームを効果的に予測可能な,ループ内フレーム予測モジュールを用いた高度学習ビデオ圧縮(ALVC)手法を提案する。
予測フレームは、以前圧縮されたフレームよりも優れた参照として機能し、圧縮性能の恩恵を受ける。
提案するループ内予測モジュールは、エンドツーエンドのビデオ圧縮の一部であり、フレームワーク全体で共同最適化されている。
PフレームとBフレームをそれぞれ圧縮するリカレントおよび双方向のループ内予測モジュールを提案する。
本実験は,学習ビデオ圧縮におけるALVC手法の最先端性能を示す。
また、PSNRの観点からは、デフォルトの階層Bモードx265より優れており、MS-SSIM上でのSSIMチューニングx265の最も遅いモードよりも優れている。
プロジェクトページ:https://github.com/RenYang-home/ALVC。
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