論文の概要: On the Computation of BD-Rate over a Set of Videos for Fair Assessment of Performance of Learned Video Codecs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08772v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 12:30:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 16:39:02.430722
- Title: On the Computation of BD-Rate over a Set of Videos for Fair Assessment of Performance of Learned Video Codecs
- Title(参考訳): 学習ビデオコーデックの性能評価のためのビデオ集合上のBDレート計算について
- Authors: M. Akin Yilmaz, Onur Keleş, A. Murat Tekalp,
- Abstract要約: Bjontegaard Delta (BD)測度は、異なるコーデック間でのレート歪み(RD)性能の変動を評価し定量化するために広く用いられている。
我々は、学習ビデオ圧縮コミュニティにおける、複数のビデオの平均RD曲線に基づくデータセット平均BD値の計算が、誤解を招く可能性があると主張している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.714092783675679
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Bj{\o}ntegaard Delta (BD) measure is widely employed to evaluate and quantify the variations in the rate-distortion(RD) performance across different codecs. Many researchers report the average BD value over multiple videos within a dataset for different codecs. We claim that the current practice in the learned video compression community of computing the average BD value over a dataset based on the average RD curve of multiple videos can lead to misleading conclusions. We show both by analysis of a simplistic case of linear RD curves and experimental results with two recent learned video codecs that averaging RD curves can lead to a single video to disproportionately influence the average BD value especially when the operating bitrate range of different codecs do not exactly match. Instead, we advocate for calculating the BD measure per-video basis, as commonly done by the traditional video compression community, followed by averaging the individual BD values over videos, to provide a fair comparison of learned video codecs. Our experimental results demonstrate that the comparison of two recent learned video codecs is affected by how we evaluate the average BD measure.
- Abstract(参考訳): Bj{\o}ntegaard Delta (BD)測度は、異なるコーデック間でのレート歪み(RD)性能の変動を評価し定量化するために広く用いられている。
多くの研究者が、異なるコーデックのためのデータセット内の複数のビデオの平均BD値を報告している。
我々は、学習ビデオ圧縮コミュニティにおける、複数のビデオの平均RD曲線に基づくデータセット平均BD値の計算が、誤解を招く可能性があると主張している。
線形RD曲線の簡素なケースの解析と、2つの最近の学習ビデオコーデックによる実験結果から、RD曲線を平均化すると、特に異なるコーデックの動作ビットレート範囲が正確に一致しない場合、平均BD値に不均等に影響を及ぼすことができることを示す。
代わりに、従来のビデオ圧縮コミュニティで一般的に行われているように、ビデオ単位のBD尺度を計算し、学習ビデオコーデックを公平に比較するために、動画よりも個々のBD値を平均化することを提唱する。
実験の結果,近年の2つの学習ビデオコーデックの比較は,平均BD値の評価方法に影響されていることがわかった。
関連論文リスト
- Benchmarking Conventional and Learned Video Codecs with a Low-Delay Configuration [11.016119119250765]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-09T12:55:23Z) - Not All Pairs are Equal: Hierarchical Learning for Average-Precision-Oriented Video Retrieval [80.09819072780193]
平均精度(AP)は、関連ビデオのランキングを上位リストで評価する。
最近のビデオ検索手法は、全てのサンプル対を等しく扱うペアワイズ損失を利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T11:52:04Z) - Hierarchical B-frame Video Coding for Long Group of Pictures [42.229439873835254]
本稿では、フレームの長いシーケンスでのトレーニング、レートアロケーション、推論によるコンテンツ適応を組み合わせたランダムアクセスのためのエンドツーエンドの学習ビデオを提案する。
一般的なテスト条件下では、ビデオのクラスによっては、YUV-PSNR BD-Rateの点でVTMに匹敵する結果が得られる。
平均して、VMAFとYUV BD-Ratesの点で、オープンLDとRAのエンドツーエンドソリューションを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T11:29:52Z) - Towards Debiasing Frame Length Bias in Text-Video Retrieval via Causal
Intervention [72.12974259966592]
トリミングビデオクリップのトレーニングセットとテストセットのフレーム長差による時間偏差について,一意かつ体系的に検討した。
Epic-Kitchens-100, YouCook2, MSR-VTTデータセットについて, 因果脱バイアス法を提案し, 広範な実験およびアブレーション研究を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-17T15:58:27Z) - Video Compression with Arbitrary Rescaling Network [8.489428003916622]
符号化前のビデオリサイズのためのレート誘導任意再スケーリングネットワーク(RARN)を提案する。
軽量RARN構造は、FHD(1080p)コンテンツをリアルタイム(91 FPS)で処理し、かなりのレート低下を得ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T07:15:18Z) - Video compression dataset and benchmark of learning-based video-quality
metrics [55.41644538483948]
本稿では,ビデオ圧縮の評価を行うビデオ品質指標の新しいベンチマークを提案する。
これは、異なる標準でエンコードされた約2,500のストリームからなる、新しいデータセットに基づいている。
クラウドソーシングによるペアワイズ比較により,主観的スコアを収集した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T09:22:28Z) - Perceptual Learned Video Compression with Recurrent Conditional GAN [158.0726042755]
本稿では, PVC (Perceptual Learned Video Compression) アプローチを提案する。
PLVCは低ビットレートで映像を知覚品質に圧縮することを学ぶ。
ユーザスタディでは、最新の学習ビデオ圧縮手法と比較して、PLVCの優れた知覚性能をさらに検証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T13:36:57Z) - Objective video quality metrics application to video codecs comparisons:
choosing the best for subjective quality estimation [101.18253437732933]
品質評価は、ビデオ圧縮アルゴリズムの作成と比較において重要な役割を果たす。
比較のために、異なる標準のビデオコーデックでエンコードされた一連のビデオを使用し、2018年から2021年までの一連のストリームに対して、視覚的品質スコアを収集しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-21T17:18:11Z) - Content Adaptive and Error Propagation Aware Deep Video Compression [110.31693187153084]
本稿では,コンテンツ適応型・誤り伝搬対応型ビデオ圧縮システムを提案する。
本手法では, 複数フレームの圧縮性能を1フレームではなく複数フレームで考慮し, 共同学習手法を用いる。
従来の圧縮システムでは手作りのコーディングモードを使用する代わりに,オンラインエンコーダ更新方式をシステム内に設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-25T09:04:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。