論文の概要: High Visual-Fidelity Learned Video Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04679v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 03:27:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 16:51:15.458453
• Title: High Visual-Fidelity Learned Video Compression
• Title（参考訳）: 高視認性学習ビデオ圧縮
• Authors: Meng Li, Yibo Shi, Jing Wang, Yunqi Huang
• Abstract要約: 我々は,HVFVC(High Visual-Fidelity Learned Video Compression framework)を提案する。 具体的には,新たに出現した地域での貧弱な復興問題に対処するために,信頼度に基づく新しい特徴再構成手法を設計する。 広汎な実験により提案したHVFVCは、50%しか必要とせず、最新のVVC標準よりも優れた知覚品質が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.609832462227998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the growing demand for video applications, many advanced learned video compression methods have been developed, outperforming traditional methods in terms of objective quality metrics such as PSNR. Existing methods primarily focus on objective quality but tend to overlook perceptual quality. Directly incorporating perceptual loss into a learned video compression framework is nontrivial and raises several perceptual quality issues that need to be addressed. In this paper, we investigated these issues in learned video compression and propose a novel High Visual-Fidelity Learned Video Compression framework (HVFVC). Specifically, we design a novel confidence-based feature reconstruction method to address the issue of poor reconstruction in newly-emerged regions, which significantly improves the visual quality of the reconstruction. Furthermore, we present a periodic compensation loss to mitigate the checkerboard artifacts related to deconvolution operation and optimization. Extensive experiments have shown that the proposed HVFVC achieves excellent perceptual quality, outperforming the latest VVC standard with only 50% required bitrate.
• Abstract（参考訳）: ビデオアプリケーションへの需要が高まり、psnrのような客観的品質指標で従来の方法よりも優れる、多くの高度な学習ビデオ圧縮手法が開発されている。 既存の手法は主に客観的な品質に焦点を合わせているが、知覚的品質を見落としがちである。 学習ビデオ圧縮フレームワークに知覚的損失を直接組み込むことは簡単ではなく、対処しなければならない知覚的品質の問題を引き起こす。 本稿では,学習ビデオ圧縮におけるこれらの課題を調査し,高忠実度学習ビデオ圧縮フレームワーク(hvfvc)を提案する。 具体的には,新たに導入した地域における貧弱な復興問題に対処するための,信頼度に基づく新しい特徴再構築手法を設計し,その視覚的品質を著しく向上させる。 さらに,デコンボリューション操作と最適化に関連するチェッカーボードアーティファクトを緩和するために,周期的な補償損失を示す。 広汎な実験により,提案したHVFVCは高い知覚品質を達成し,最新のVVC標準を50%のビットレートで上回った。

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