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Enregistrement W3019731145 · doi:10.1109/access.2020.2990198

Synthesis-Distortion-Aware Hybrid Digital Analog Transmission for 3D Videos

2020· article· en· W3019731145 sur OpenAlexafffund
Peihao Li, Fengbao Yang, Jing Zhang, Yun Guan, Anhong Wang, Jie Liang

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Coding and Compression Technologies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesInstitute for Infocomm ResearchBeijing Jiaotong UniversitySimon Fraser UniversityNational University of SingaporeShanxi UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorth University of ChinaJohns Hopkins University
Mots-clésComputer scienceDistortion (music)Transmission (telecommunications)Bandwidth (computing)Artificial intelligenceAlgorithmTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hybrid digital-analog (HDA) video transmission scheme can be used to avoid thecliff effectandsaturation effect. However, directly using HDA in 3D video transmission requires too much bandwidth. This paper addresses synthesis-distortion-aware HDA transmission for 3D videos to improve transmission performance. First, a 3D HDA framework that transmits both texture and depth videos in HDA mode is designed. Second, a recursive synthesis distortion estimation model, called RSDE-3D-HDA, is derived, where the transmission errors of both the texture and depth sequences are considered. Third, we optimize the power allocation between digital and analog signals based on the RSDE-3D-HDA. Finally, simulation results show that our model is accurate and the proposed 3D-HDA achieves better performance in terms of synthesis quality than state-of-the-art methods.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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