論文の概要: Point Cloud Geometry Scalable Coding Using a Resolution and Quality-conditioned Latents Probability Estimator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14099v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 20:58:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:36.004308
• Title: Point Cloud Geometry Scalable Coding Using a Resolution and Quality-conditioned Latents Probability Estimator
• Title（参考訳）: 分解能と品質条件付き遅延確率推定器を用いたポイントクラウド幾何スケーラブル符号化
• Authors: Daniele Mari, André F. R. Guarda, Nuno M. M. Rodrigues, Simone Milani, Fernando Pereira,
• Abstract要約: 本稿では、ディープラーニングベースのポイントクラウド(PC)コーディングのためのスケーラブルなコーディングソリューションの開発に焦点をあてる。 この3D表現の特徴は、ソフトウェアの他の機能を損なわない柔軟なソリューションの実装を困難にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.792286013837945
• License:
• Abstract: In the current age, users consume multimedia content in very heterogeneous scenarios in terms of network, hardware, and display capabilities. A naive solution to this problem is to encode multiple independent streams, each covering a different possible requirement for the clients, with an obvious negative impact in both storage and computational requirements. These drawbacks can be avoided by using codecs that enable scalability, i.e., the ability to generate a progressive bitstream, containing a base layer followed by multiple enhancement layers, that allow decoding the same bitstream serving multiple reconstructions and visualization specifications. While scalable coding is a well-known and addressed feature in conventional image and video codecs, this paper focuses on a new and very different problem, notably the development of scalable coding solutions for deep learning-based Point Cloud (PC) coding. The peculiarities of this 3D representation make it hard to implement flexible solutions that do not compromise the other functionalities of the codec. This paper proposes a joint quality and resolution scalability scheme, named Scalable Resolution and Quality Hyperprior (SRQH), that, contrary to previous solutions, can model the relationship between latents obtained with models trained for different RD tradeoffs and/or at different resolutions. Experimental results obtained by integrating SRQH in the emerging JPEG Pleno learning-based PC coding standard show that SRQH allows decoding the PC at different qualities and resolutions with a single bitstream while incurring only in a limited RD penalty and increment in complexity w.r.t. non-scalable JPEG PCC that would require one bitstream per coding configuration.
• Abstract（参考訳）: 現代のユーザは、ネットワーク、ハードウェア、ディスプレイの能力において、非常に異種なシナリオでマルチメディアコンテンツを消費している。 この問題に対する単純な解決策は、複数の独立したストリームをエンコードすることであり、それぞれが、ストレージと計算要求の両方に明らかな負の影響を伴って、クライアントの異なる要件をカバーしている。 これらの欠点は、拡張性を可能にするコーデック、すなわち、複数の拡張レイヤを含むプログレッシブビットストリームを生成する機能を使用することで回避できる。 スケーラブルなコーディングは,従来のイメージコーデックやビデオコーデックではよく知られた機能だが,特にディープラーニングベースのポイントクラウド(PC)コーディングのためのスケーラブルなコーディングソリューションの開発において,新たな,まったく異なる問題に焦点を当てている。 この3D表現の特異性は、コーデックの他の機能を損なわないフレキシブルなソリューションの実装を困難にしている。 本稿では,従来のソリューションとは対照的に,異なるRDトレードオフおよび/または異なる解像度でトレーニングされたモデルを用いて得られた潜在値の関係をモデル化できる,スケーラブル解像度と品質ハイププライア(SRQH)という共同品質と解像度のスケーラビリティスキームを提案する。 新たなJPEG Pleno学習ベースのPCコーディング標準にSRQHを統合することで得られた実験結果から、SRQHは単一のビットストリームで異なる品質と解像度でPCをデコードできる一方で、RDペナルティの制限と複雑さの増大を伴っている。

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