Efficient H.264-to-HEVC Transcoding Based on Motion Propagation and Post-Order Traversal of Coding Tree Units
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 this paper, we propose a fast H.264-to-HEVC transcoder composed of a motion propagation algorithm and a fast mode decision framework. The motion propagation algorithm creates a motion vector candidate list at the coding tree unit (CTU) level and, thereafter, selects the best candidate at the prediction unit level. This method eliminates computational redundancy by pre-computing the prediction error of each candidate at the CTU level and reusing the information for various partition sizes. The fast mode decision framework is based on a post-order traversal of the CTU and includes several mode reduction techniques. In particular, the framework permits the early termination of the rate distortion cost computation, a highly complex task, when a mode is unpromising. Moreover, a novel method exploits the data created by the motion propagation algorithm to determine whether a coding unit must be split. This allows the pruning of unpromising sub-partitions. Compared with a cascaded pixel-domain transcoding approach, the experimental results show that the proposed solution using one reference frame is on average 8.5 times faster, for an average Bjøntegaard delta-rate (BD-Rate) of 2.63%. For a configuration with four reference frames, the average speed-up is 11.77 times and the average BD-Rate is 3.82%.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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