Rate-distortion optimized streaming of fine-grained scalable video sequences
Notice bibliographique
Résumé
We present optimal schemes for allocating bits of fine-grained scalable video sequences among multiple senders streaming to a single receiver. This allocation problem is critical in optimizing the perceived quality in peer-to-peer and distributed multi-server streaming environments. Senders in such environments are heterogeneous in their outgoing bandwidth and they hold different portions of the video stream. We first formulate and optimally solve the problem for individual frames, then we generalize to the multiple frame case. Specifically, we formulate the allocation problem as an optimization problem, which is nonlinear in general. We use rate-distortion models in the formulation to achieve the minimum distortion in the rendered video, constrained by the outgoing bandwidth of senders, availability of video data at senders, and incoming bandwidth of receiver. We show how the adopted rate-distortion models transform the nonlinear problem to an integer linear programming (ILP) problem. We then design a simple rounding scheme that transforms the ILP problem to a linear programming (LP) one, which can be solved efficiently using common optimization techniques such as the Simplex method. We prove that our rounding scheme always produces a feasible solution, and the solution is within a negligible margin from the optimal solution. We also propose a new algorithm (FGSAssign) for the single-frame allocation problem that runs in O ( n log n ) steps, where n is the number of senders. We prove that FGSAssign is optimal. Furthermore, we propose a heuristic algorithm (mFGSAssign) that produces near-optimal solutions for the multiple-frame case, and runs an order of magnitude faster than the optimal one. Because of its short running time, mFGSAssign can be used in real time. Our experimental study validates our analytical analysis and shows the effectiveness of our allocation algorithms in improving the video quality.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».