論文の概要: Fast Encoding and Decoding for Implicit Video Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19429v1
- Date: Tue, 15 Oct 2024 03:18:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 23:29:10.233394
- Title: Fast Encoding and Decoding for Implicit Video Representation
- Title（参考訳）: 暗黙の映像表現のための高速符号化と復号化
- Authors: Hao Chen, Saining Xie, Ser-Nam Lim, Abhinav Shrivastava,
- Abstract要約: 本稿では,高速エンコーディングのためのトランスフォーマーベースのハイパーネットワークであるNeRV-Encと,効率的なビデオローディングのための並列デコーダであるNeRV-Decを紹介する。
NeRV-Encは勾配ベースの最適化をなくすことで$mathbf104times$の素晴らしいスピードアップを実現している。
NeRV-Decはビデオデコーディングを単純化し、ロード速度が$mathbf11times$で従来のコーデックよりも高速である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.43612845776265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Despite the abundant availability and content richness for video data, its high-dimensionality poses challenges for video research. Recent advancements have explored the implicit representation for videos using neural networks, demonstrating strong performance in applications such as video compression and enhancement. However, the prolonged encoding time remains a persistent challenge for video Implicit Neural Representations (INRs). In this paper, we focus on improving the speed of video encoding and decoding within implicit representations. We introduce two key components: NeRV-Enc, a transformer-based hyper-network for fast encoding; and NeRV-Dec, a parallel decoder for efficient video loading. NeRV-Enc achieves an impressive speed-up of $\mathbf{10^4\times}$ by eliminating gradient-based optimization. Meanwhile, NeRV-Dec simplifies video decoding, outperforming conventional codecs with a loading speed $\mathbf{11\times}$ faster, and surpassing RAM loading with pre-decoded videos ($\mathbf{2.5\times}$ faster while being $\mathbf{65\times}$ smaller in size).
- Abstract（参考訳）: ビデオデータの可用性とコンテンツ豊かさにもかかわらず、その高次元性はビデオ研究の課題となっている。
最近の進歩は、ニューラルネットワークを用いたビデオの暗黙の表現を探求し、ビデオ圧縮やエンハンスメントのようなアプリケーションで強力なパフォーマンスを示している。
しかし、エンコーディング時間が長くなることは、ビデオインプリシットニューラル表現(INR)にとって永続的な課題である。
本稿では,暗黙的表現におけるビデオ符号化と復号化の高速化に焦点をあてる。
高速エンコーディングのためのトランスフォーマーベースのハイパーネットワークであるNeRV-Encと、効率的なビデオローディングのための並列デコーダであるNeRV-Decの2つの重要なコンポーネントを紹介する。
NeRV-Encは勾配に基づく最適化をなくし、$\mathbf{10^4\times}$という驚くべきスピードアップを達成する。
一方、NeRV-Decはビデオデコーディングを単純化し、ロード速度$\mathbf{11\times}$より高速で従来のコーデックを上回り、プリデコードされたビデオ$\mathbf{2.5\times}$より高速で、$\mathbf{65\times}$より小さいサイズでRAMローディングを上回ります。
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