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主题

2 篇 b-frame coding
2 篇 learned video co...
1 篇 and domain shift
1 篇 yuv420

机构

2 篇 natl yang ming c...
1 篇 vnu univ engn & ...

作者

2 篇 peng wen-hsiao
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2 篇 英文

检索条件"主题词=B-frame coding"

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详细简洁

排序：

Conditional Variational Autoencoders for Hierarchical b-frame coding

Conditional Variational Autoencoders for Hierarchical B-fram...

引用

IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)

作者： Gao, Zong-Lin Chen, Cheng-Wei Yao, Yi-Chen Ho, Cheng-Yuan Peng, Wen-Hsiao Natl Yang Ming Chiao Tung Univ Comp Sci Dept Hsinchu Taiwan

ISBN: (纸本)9798350330991;9798350331004

In response to the Grand Challenge on Neural Network-based Video coding at ISCAS 2024, this paper proposes a learned hierarchical b-frame coding scheme. Most learned video codecs concentrate on P-frame coding for the RGb content, while b-frame coding for the YUV420 content remains largely under-explored. Some early works explore Conditional Augmented Normalizing Flows (CANF) for b-frame coding. However, they suffer from high computational complexity because of stacking multiple variational autoencoders (VAE) and using separate Y and UV codecs. This work aims to develop a lightweight VAE-based b-frame codec in a conditional coding framework. It features (1) extracting multi-scale features for conditional motion and inter-frame coding, (2) performing frame-type adaptive coding for better bit allocation, and (3) a lightweight conditional VAE backbone that encodes YUV420 content by a simple conversion into YUV444 content for joint Y and UV coding. Experimental results confirms its superior compression performance to the CANF-based b-frame codec from the last year's challenge while having much reduced complexity.

关键词： Learned video coding YUV420 b-frame coding

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OMRA: ONLINE MOTION RESOLUTION ADAPTATION TO REMEDY DOMAIN SHIFT IN LEARNED HIERARCHICAL b-frame coding 31

OMRA: ONLINE MOTION RESOLUTION ADAPTATION TO REMEDY DOMAIN S...

引用

2024 International Conference on Image Processing

作者： Gao, Zong-Lin Sang NguyenQuang Peng, Wen-Hsiao Xiem HoangVan Natl Yang Ming Chiao Tung Univ Comp Sci Dept Hsinchu Taiwan VNU Univ Engn & Technol Elect & Telecommun Hanoi Vietnam

ISBN: (纸本)9798350349405;9798350349399

Learned hierarchical b-frame coding aims to leverage bidirectional reference frames for better coding efficiency. However, the domain shift between training and test scenarios due to dataset limitations poses a challenge. This issue arises from training the codec with small groups of pictures (GOP) but testing it on large GOPs. Specifically, the motion estimation network, when trained on small GOPs, is unable to handle large motion at test time, incurring a negative impact on compression performance. To mitigate the domain shift, we present an online motion resolution adaptation (OMRA) method. It adapts the spatial resolution of video frames on a per-frame basis to suit the capability of the motion estimation network in a pre-trained b-frame codec. Our OMRA is an online, inference technique. It need not re-train the codec and is readily applicable to existing b-frame codecs that adopt hierarchical bi-directional prediction. Experimental results show that OMRA significantly enhances the compression performance of two state-of-the-art learned b-frame codecs on commonly used datasets.

关键词： Learned Video coding b-frame coding and Domain Shift

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