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检索条件"主题词=Back-propagation with gradient decent"

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排序：

GOP-Based Latent Refinement for Learned Video Coding 48

GOP-Based Latent Refinement for Learned Video Coding

引用

48th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2023

作者： Abdoli, Mohsen Clare, Gordon Henry, Félix Irt B-Com 1219 Avenue des Champs Blancs Cesson-Sévigné35510 France

ISBN: (纸本)9781728163277

This paper presents a method allowing learned video encoders to apply arbitrary latent refinement strategies to serve as RateDistortion Optimization (RDO) at the time of encoding. To do so, a latent domain search is applied on an initial latent representation of the video signal. This search is implemented as a set of iterations, each of which performs a gradient descent with back-propagation of error defined by a Lagrangian RD cost. This cost function is intentionally chosen to be the same as the cost function that was used during the end-to-end model training, except that instead of updating model weights, each iteration fine-tunes the latent representation itself. Moreover, a temporal look-ahead is integrated in the cost function of I and P frames to take into account the cascade effect of their latent fine-tuning on subsequent frames in the Group of Pictures (GOP). The experiments show that the proposed latent space RDO method can improve by 11.6% and 9.4% in terms of BD-BR coding efficiency in Random-Access (RA) and All-Intra (AI) configurations, when applied on top a high-performance opensource end-to-end codec. © 2023 IEEE.

关键词： back-propagation with gradient decent Learned Video Coding Rate-Distortion Optimization

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