Fast Motion Estimation Based on Confidence Interval
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A new video standard called High Efficiency Video Coding (HEVC) has been recently finalized. In comparison with the H.264/AVC video coding standard, HEVC further improves the video coding rate distortion (RD) performance, but at the price of significant increase in its encoding complexity, especially in its motion estimation (ME) due to large block sizes and complicated block partition. To reduce the ME complexity in HEVC while maintaining its RD performance, in this paper we first formulate ME at the integer pixel level as a statistical inference problem and then propose a confidence interval-based ME (CIME) method. The proposed CIME method can be applied either on top of the existing fast search implemented in HEVC or on its own to replace the existing fast search implemented in HEVC. Experiments show that for the low-delay main test configuration of HEVC: 1) when applied on top of the existing fast search in HEVC, the proposed CIME method further reduces, on average, the integer-level ME time by 70% with only 1.0% increase in bit rate while maintaining the same reconstruction quality in PSNR and 2) when applied on its own to replace the existing fast search implemented in HEVC, the proposed CIME method achieves performance comparable with that of the fast search in HEVC reference software and better than that of the dynamic system fast algorithm proposed recently in the literature.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle