論文の概要: Sandwiched Video Compression: Efficiently Extending the Reach of Standard Codecs with Neural Wrappers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11473v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 22:03:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 17:16:34.351252
• Title: Sandwiched Video Compression: Efficiently Extending the Reach of Standard Codecs with Neural Wrappers
• Title（参考訳）: サンドウィッチビデオ圧縮:ニューラルラッパーで標準コーデックの範囲を効率的に拡張する
• Authors: Berivan Isik, Onur G. Guleryuz, Danhang Tang, Jonathan Taylor, Philip A. Chou
• Abstract要約: 我々は、標準的なビデオにニューラルネットワークをラップするビデオ圧縮システムである、サンドイッチ付きビデオ圧縮を提案する。 フレームワークはニューラルプレプロセッサとポストプロセッサで構成され、その間に標準的なビデオがある。 低解像度HEVCで高解像度映像を転送する場合、サンドイッチシステムは標準HEVCよりも6.5dB改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.968545394054816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose sandwiched video compression -- a video compression system that wraps neural networks around a standard video codec. The sandwich framework consists of a neural pre- and post-processor with a standard video codec between them. The networks are trained jointly to optimize a rate-distortion loss function with the goal of significantly improving over the standard codec in various compression scenarios. End-to-end training in this setting requires a differentiable proxy for the standard video codec, which incorporates temporal processing with motion compensation, inter/intra mode decisions, and in-loop filtering. We propose differentiable approximations to key video codec components and demonstrate that the neural codes of the sandwich lead to significantly better rate-distortion performance compared to compressing the original frames of the input video in two important scenarios. When transporting high-resolution video via low-resolution HEVC, the sandwich system obtains 6.5 dB improvements over standard HEVC. More importantly, using the well-known perceptual similarity metric, LPIPS, we observe $~30 \%$ improvements in rate at the same quality over HEVC. Last but not least we show that pre- and post-processors formed by very modestly-parameterized, light-weight networks can closely approximate these results.
• Abstract（参考訳）: 我々は,標準的なビデオコーデックでニューラルネットワークをラップするビデオ圧縮システムであるサンドイッチビデオ圧縮を提案する。 sandwichフレームワークは、ニューラルネットワークのプリプロセッサとポストプロセッサと、それらの間の標準的なビデオコーデックで構成される。 ネットワークは、様々な圧縮シナリオにおいて標準コーデックを大幅に改善することを目的として、レート歪み損失関数を最適化するために共同で訓練される。 この環境でのエンドツーエンドのトレーニングには、動作補償による時間処理、インター/イントラモードの決定、ループ内フィルタリングを含む、標準的なビデオコーデック用の差別化可能なプロキシが必要である。 キーとなるビデオコーデックコンポーネントに対する微分可能近似を提案し、サンドイッチのニューラルネットワークが入力ビデオの原フレームを2つの重要なシナリオで圧縮するよりも、はるかに高い速度歪み性能をもたらすことを示した。 低解像度HEVCで高解像度映像を転送する場合、サンドイッチシステムは標準HEVCよりも6.5dB改善されている。 より重要なことは、よく知られた知覚的類似度指標であるLPIPSを用いて、HEVCと同等品質のレートで、$~30 \%$の改善を観察することである。 最後に、低パラメータで軽量なネットワークによって形成されるプリプロセッサとポストプロセッサが、これらの結果を密に近似できることを示す。

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