An affine-based algorithm and SIMD architecture for video compression with low bit-rate applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new affine-based algorithm and SIMD architecture for video compression with low bit rate applications. The proposed algorithm is used for mesh-based motion estimation and it is named mesh-based square-matching algorithm (MB-SMA). The MB-SMA is a simplified version of the hexagonal matching algorithm [1]. In this algorithm, right-angled triangular mesh is used to benefit from a multiplication free algorithm presented in [2] for computing the affine parameters. The proposed algorithm has lower computational cost than the hexagonal matching algorithm while it produces almost the same peak signal-to-noise ratio (PSNR) values. The MB-SMA outperforms the commonly used motion estimation algorithms in terms of computational cost, efficiency and video quality (i.e., PSNR). The MB-SMA is implemented using an SIMD architecture in which a large number of processing elements has been embedded with SRAM blocks to utilize the large internal memory bandwidth. The proposed architecture needs 26.9 ms to process one CIF video frame. Therefore, it can process 37 CIF frames/s. The proposed architecture has been prototyped using Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) 0.18-/spl mu/m CMOS technology and the embedded SRAMs have been generated using Virage Logic memory compiler.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».