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基于机器学习的视频编码优化

基于机器学习的视频编码优化

文章目录

  • 基于机器学习的视频编码优化
      • 视频编码标准的演进
      • 如何使用机器学习？
      • 视觉质量评估指标

视频编码标准的演进

基于机器学习的视频编码优化_第1张图片

  • H.264
    • 运动补偿
    • 变换编码（可能是 DCT）
  • MPEG-4
    • 亚像素运动补偿
    • 帧内预测
  • H.264
    • 可变大小块分区
    • 环路滤波
    • 多参考系
    • CABAC
  • H.265/HEVC
    • 四叉树结构
    • CU（编码单元）/PU（预测单元）/TU（变换单元）分区
    • 改进的帧内/帧间预测
  • VVC
    • QTBT（四叉树加二叉树）
    • 自适应多重变换

如何使用机器学习？

基于机器学习的视频编码优化_第2张图片

我们可以从视频编码的流程中提取一些问题。

三个抽象问题：

  • 递归二分类
  • 多类别的分类
  • 递归的多类别分类

通过确定 CU 是否分裂，可以将 CU 大小决策制定为递归二元分类。

基于机器学习的视频编码优化_第3张图片

基于学习的优化编码：

  • 预测编码
    • 帧内预测
    • 帧间预测
  • 变换编码
  • 增强

基于机器学习的视频编码优化_第4张图片

一些工作利用学习方法来预测一幅图像中的其他像素。 （帧内预测）

在帧内预测中，一些工作通过使用轻量级 CNN 专注于超分辨率。

帧间预测方案如下所示：

基于机器学习的视频编码优化_第5张图片

有基于 GAN 的帧内预测。

基于机器学习的视频编码优化_第6张图片

视觉质量评估指标

这里给出一些可能的指标

  • 峰值信噪比
  • 均方误差
  • SSIM
  • FSIM
  • 多尺度 SSIM
  • MOVIE
  • …

然而，机器很难分析视频或图像的质量。

但是，我们可以从数据中学习！

基于机器学习的视频质量分析VQA，可以被分为以下几类：

  • 人工特征
  • 人工特征 + 基于学习
    • 也就是说，我们可以使用模型利用人工特征来进行分类。
  • 基于特征学习（Feature Learning）
  • 基于端到端的学习

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