Fast Block Motion Estimation With 8-Bit Partial Sums Using SIMD Architectures
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
In order to take advantage of the byte-type data parallelism in the existing single-instruction multiple-data (SIMD) technique, this paper introduces the concept of 8-bit partial sums, obtained by a 4-bit right-shift operation on the sum of the 16 luminance values in a column of a 16 x 16 block of a video frame. Since these partial sums are of only eight bits, eight of them can be processed concurrently in a single 64-bit SIMD register. A method of employing these partial sums in order to speed up a given block motion-estimation algorithm is then proposed. The notion of the 8-bit partial sums is extended to the four-level case. It is shown that there are 15 possible methods of utilizing these multilevel 8-bit partial sums to accelerate a block motion-estimation algorithm without any loss of accuracy of the algorithm. Each of these 15 methods is used in the full-search algorithm to determine the one that provides the lowest computational complexity. This method is adopted as the chosen scheme to accelerate various block motion-estimation algorithms. Extensive simulations are carried out on eight video sequences showing that substantial speed-up can be achieved when the chosen scheme is incorporated with the various motion-estimation algorithms. The simulation results also demonstrate that the implementation on SIMD architectures can further accelerate the execution of the proposed scheme by more than 93% percent.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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