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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».