MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2547753340 · doi:10.1109/ccece.2016.7726703

RDO cost modeling for low-complexity HEVC intra coding

2016· article· en· W2547753340 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Coding and Compression Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceCoding (social sciences)Computational complexity theoryContext-adaptive binary arithmetic codingAlgorithmRate distortionRate–distortion optimizationData compressionAlgorithmic efficiencyCoding tree unitReal-time computingMultiview Video CodingArtificial intelligenceDecoding methodsMathematicsVideo processingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High efficiency video coding (HEVC) is the newest international standard for video compression, providing improved coding performance that achieves compression ratios up to 50% higher than those obtained with H.264/AVC. However, this improvement comes at the expense of high computational complexity and coding time. In this paper, we propose a novel method for fast and low-complexity intra HEVC mode decision based on rate-distortion optimization (RDO) cost modeling, which permits the exclusion of non-promising candidates from the RDO processing. To achieve even more complexity reduction, an additional rough most probable modes examination is coupled with the main algorithm. Experimental results show that the proposed algorithms reduce the encoding time by 41.8% on average, with a negligible quality loss of 0.058 dB (BD-PSNR) for all-intra scenarios, as compared to the HEVC reference implementation, the HM 15.0.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetVideo Coding and Compression TechnologiesTravaux en français237 207