論文の概要: Advanced Learning-Based Inter Prediction for Future Video Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15759v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 08:47:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:08.568992
• Title: Advanced Learning-Based Inter Prediction for Future Video Coding
• Title（参考訳）: 将来のビデオ符号化のための高度な学習ベースインター予測
• Authors: Yanchen Zhao, Wenhong Duan, Chuanmin Jia, Shanshe Wang, Siwei Ma,
• Abstract要約: 本稿では,従来の InterPF を代替する低複雑性学習型相互予測法を提案する。 LLIPは、効率的な推論のためにパラメータをエクスポートできる軽量ニューラルネットワークモデルを活用することにより、フィルタリングプロセスを強化する。 最終的には、InterPFの従来の手技フィルタリングパラメータを学習された最適フィルタリングパラメータに置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.4999280984859
• License:
• Abstract: In the fourth generation Audio Video coding Standard (AVS4), the Inter Prediction Filter (INTERPF) reduces discontinuities between prediction and adjacent reconstructed pixels in inter prediction. The paper proposes a low complexity learning-based inter prediction (LLIP) method to replace the traditional INTERPF. LLIP enhances the filtering process by leveraging a lightweight neural network model, where parameters can be exported for efficient inference. Specifically, we extract pixels and coordinates utilized by the traditional INTERPF to form the training dataset. Subsequently, we export the weights and biases of the trained neural network model and implement the inference process without any third-party dependency, enabling seamless integration into video codec without relying on Libtorch, thus achieving faster inference speed. Ultimately, we replace the traditional handcraft filtering parameters in INTERPF with the learned optimal filtering parameters. This practical solution makes the combination of deep learning encoding tools with traditional video encoding schemes more efficient. Experimental results show that our approach achieves 0.01%, 0.31%, and 0.25% coding gain for the Y, U, and V components under the random access (RA) configuration on average.
• Abstract（参考訳）: 第4世代オーディオビデオ符号化標準(AVS4)では、インター予測フィルタ(INTERPF)は、インター予測における予測と隣接する再構成画素の不連続を低減させる。 本稿では,従来の InterPF を代替する低複雑性学習型相互予測法を提案する。 LLIPは、効率的な推論のためにパラメータをエクスポートできる軽量ニューラルネットワークモデルを活用することにより、フィルタリングプロセスを強化する。 具体的には、従来のInterPFで使用される画素と座標を抽出し、トレーニングデータセットを作成する。 その後、トレーニングされたニューラルネットワークモデルの重みとバイアスをエクスポートし、サードパーティ依存なしに推論プロセスを実装し、Libtorchに頼ることなくビデオコーデックへのシームレスな統合を可能にし、高速な推論速度を実現する。 最終的には、InterPFの従来の手技フィルタリングパラメータを学習された最適フィルタリングパラメータに置き換える。 この実用的なソリューションにより、ディープラーニングエンコーディングツールと従来のビデオエンコーディングスキームをより効率的に組み合わせることができる。 実験の結果,Y,U,Vの各コンポーネントに対して平均的ランダムアクセス(RA)構成で0.01%,0.31%,0.25%のコードゲインが得られることがわかった。

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