論文の概要: Benchmarking Conventional and Learned Video Codecs with a Low-Delay Configuration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05042v1
- Date: Fri, 9 Aug 2024 12:55:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-12 15:47:15.133641
- Title: Benchmarking Conventional and Learned Video Codecs with a Low-Delay Configuration
- Title（参考訳）: 低遅延構成による従来のビデオコーデックと学習ビデオコーデックのベンチマーク
- Authors: Siyue Teng, Yuxuan Jiang, Ge Gao, Fan Zhang, Thomas Davis, Zoe Liu, David Bull,
- Abstract要約: 本稿では,低遅延構成に基づく従来型および学習型ビデオ符号化手法の比較研究を行う。
その結果, YCbCr 4:2:0色空間におけるAOMおよびMPEG共通試験条件で定義された試験系列について, 公平かつ有意義な比較を行うことができた。
評価結果から,JVETのECMコーデックは,テスト対象のすべてのコーデックの中で,最高の全体的な符号化性能を提供することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.016119119250765
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in video compression have seen significant coding performance improvements with the development of new standards and learning-based video codecs. However, most of these works focus on application scenarios that allow a certain amount of system delay (e.g., Random Access mode in MPEG codecs), which is not always acceptable for live delivery. This paper conducts a comparative study of state-of-the-art conventional and learned video coding methods based on a low delay configuration. Specifically, this study includes two MPEG standard codecs (H.266/VVC VTM and JVET ECM), two AOM codecs (AV1 libaom and AVM), and two recent neural video coding models (DCVC-DC and DCVC-FM). To allow a fair and meaningful comparison, the evaluation was performed on test sequences defined in the AOM and MPEG common test conditions in the YCbCr 4:2:0 color space. The evaluation results show that the JVET ECM codecs offer the best overall coding performance among all codecs tested, with a 16.1% (based on PSNR) average BD-rate saving over AOM AVM, and 11.0% over DCVC-FM. We also observed inconsistent performance with the learned video codecs, DCVC-DC and DCVC-FM, for test content with large background motions.
- Abstract（参考訳）: ビデオ圧縮の最近の進歩は、新しい標準と学習ベースのビデオコーデックの開発により、コーディング性能が大幅に向上した。
しかし、これらの作業のほとんどは、ある程度のシステム遅延(MPEGコーデックのランダムアクセスモードなど)を可能にするアプリケーションシナリオに焦点を当てている。
本稿では,低遅延構成に基づく従来型および学習型ビデオ符号化手法の比較研究を行う。
具体的には、2つのMPEG標準コーデック(H.266/VVC VTMとJVET ECM)、2つのAOMコーデック(AV1 libaomとAVM)、2つの最近のニューラルビデオ符号化モデル(DCVC-DCとDCVC-FM)を含む。
その結果, YCbCr 4:2:0色空間におけるAOMおよびMPEG共通試験条件で定義された試験系列について, 公平かつ有意義な比較を行うことができた。
評価結果から、JVETのECMコーデックは、AOM AVM上での平均BDレートを16.1%、DCVC-FMで11.0%、テストされたすべてのコーデックの中で最高の全体的なコーディング性能を提供することが示された。
また,学習ビデオコーデック(DCVC-DC)とDCVC-FM(DCVC-FM)との不整合性も観察した。
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