Fugu-MT 論文翻訳(概要): FrameCorr: Adaptive, Autoencoder-based Neural Compression for Video Reconstruction in Resource and Timing Constrained Network Settings

論文の概要: FrameCorr: Adaptive, Autoencoder-based Neural Compression for Video Reconstruction in Resource and Timing Constrained Network Settings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02453v1
Date: Wed, 4 Sep 2024 05:19:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-05 20:02:12.313600
Title: FrameCorr: Adaptive, Autoencoder-based Neural Compression for Video Reconstruction in Resource and Timing Constrained Network Settings
Title（参考訳）: FrameCorr:リソースとタイミング制約付きネットワーク設定のビデオ再構成のための適応型オートエンコーダベースニューラル圧縮
Authors: John Li, Shehab Sarar Ahmed, Deepak Nair,
Abstract要約: 既存のビデオ圧縮手法では、不完全データが提供されると、圧縮されたデータを復元することが困難となる。本稿では、フレームの欠落部分を予測するために、予め受信したデータを利用したディープラーニングベースのソリューションであるemphprojectを紹介し、部分的に受信したデータからフレームの再構築を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18906710320196732
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite the growing adoption of video processing via Internet of Things (IoT) devices due to their cost-effectiveness, transmitting captured data to nearby servers poses challenges due to varying timing constraints and scarcity of network bandwidth. Existing video compression methods face difficulties in recovering compressed data when incomplete data is provided. Here, we introduce \emph{\project}, a deep-learning based solution that utilizes previously received data to predict the missing segments of a frame, enabling the reconstruction of a frame from partially received data.
Abstract（参考訳）: インターネット・オブ・モノ(IoT)デバイスによるビデオ処理の普及はコスト効率の向上によるものだが、取得したデータを近くのサーバに送信することは、タイミングの制約やネットワーク帯域幅の不足による問題を引き起こす。既存のビデオ圧縮手法では、不完全データが提供されると、圧縮データの回復が困難となる。本稿では,以前に受信したデータを用いてフレームの欠落セグメントを予測し,部分的に受信したデータからフレームを再構築する深層学習ベースのソリューションであるemph{\projectを紹介した。

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