論文の概要: Scene Matters: Model-based Deep Video Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04557v2
• Date: Wed, 30 Aug 2023 06:30:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 17:33:21.250064
• Title: Scene Matters: Model-based Deep Video Compression
• Title（参考訳）: シーン:モデルに基づくディープビデオ圧縮
• Authors: Lv Tang, Xinfeng Zhang, Gai Zhang and Xiaoqi Ma
• Abstract要約: 本稿では,シーンを映像シーケンスの基本単位とみなすモデルベースビデオ圧縮(MVC)フレームワークを提案する。 提案したMVCは,1シーンでビデオシーケンス全体の新しい強度変化を直接モデル化し,冗長性を低減せず,非冗長表現を求める。 提案手法は,最新のビデオ標準H.266に比べて最大20%の削減を実現し,既存のビデオ符号化方式よりもデコーディングの効率がよい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.329074811293292
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Video compression has always been a popular research area, where many traditional and deep video compression methods have been proposed. These methods typically rely on signal prediction theory to enhance compression performance by designing high efficient intra and inter prediction strategies and compressing video frames one by one. In this paper, we propose a novel model-based video compression (MVC) framework that regards scenes as the fundamental units for video sequences. Our proposed MVC directly models the intensity variation of the entire video sequence in one scene, seeking non-redundant representations instead of reducing redundancy through spatio-temporal predictions. To achieve this, we employ implicit neural representation as our basic modeling architecture. To improve the efficiency of video modeling, we first propose context-related spatial positional embedding and frequency domain supervision in spatial context enhancement. For temporal correlation capturing, we design the scene flow constrain mechanism and temporal contrastive loss. Extensive experimental results demonstrate that our method achieves up to a 20\% bitrate reduction compared to the latest video coding standard H.266 and is more efficient in decoding than existing video coding strategies.
• Abstract（参考訳）: ビデオ圧縮は常に人気のある研究分野であり、多くの伝統的なディープビデオ圧縮法が提案されている。 これらの方法は典型的には信号予測理論を利用して圧縮性能を高め、高効率な内部および間予測戦略を設計し、ビデオフレームを1つずつ圧縮する。 本稿では,シーンを映像シーケンスの基本単位とみなす新しいモデルベースビデオ圧縮(MVC)フレームワークを提案する。 提案するMVCは,一場面におけるビデオシーケンス全体の強度変化を直接モデル化し,時空間予測による冗長性を低減せず,非冗長表現を求める。 これを実現するために、基本モデリングアーキテクチャとして暗黙の神経表現を用いる。 ビデオモデリングの効率を向上させるために,まず,空間文脈拡張におけるコンテキスト関連空間位置埋め込みと周波数領域監視を提案する。 時間的相関を捉えるために,シーンフロー制約機構と時間的コントラスト損失をデザインする。 広範に実験した結果,本手法は最新のh.266ビデオ符号化方式に比べて最大20-%のビットレート削減を達成でき,既存のビデオ符号化方式よりもデコード効率が向上した。

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