Online-Learning-Based Complexity Reduction Scheme for 3D-HEVC
Notice bibliographique
Résumé
3-D High Efficiency Video Coding (HEVC) is a new emerging video compression standard for multiview video applications. This standard utilizes advanced interview prediction characteristics in addition to the prediction features of the HEVC standard for efficient encoding of multiview video content. While using combined features improves the compression performance by utilizing the correlation between the views captured from slightly different angles of the same scene, they also increase coding complexity. The focus of this paper is on developing an efficient complexity reduction scheme for 3D-HEVC, with the intention to facilitate the adoption of this upcoming standard, especially for real-time applications. In this regard, first, we introduce two ways to decrease the complexity of the inter-/ intra-mode search process of the to-be-encoded blocks in the dependent texture views (${\mathrm {DV}}_{t}\text{s}$ ) of 3D-HEVC. Then, we propose a hybrid complexity reduction scheme that utilizes the two-mode prediction approaches, motion information of the base texture view (BVt), and the rate distortion cost of the already encoded blocks in the BVt and DVt. The performance of our proposed scheme is tested for the case with two views (i.e., base view + dependent view). The evaluations confirm that our proposed hybrid complexity reduction scheme reduces the 3D-HEVC codec complexity by 67.70% on average for the DVt compared with the unmodified 3D-HEVC encoder, while maintaining the overall video quality. Compared with the state-of-the-art method, it reduces complexity by 25.74% on average.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».