JP2023521556A - ビデオコーディングのための方法および装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2021年9月13日に出願された米国特許出願第17/447,525号「ビデオコーディングのための方法および装置」に対する優先権を主張し、これは、2020年12月16日に出願された米国仮出願第63/126,194号「ビデオコーデックにおけるビデオ品質を向上させるための部分的な深さ方向分離可能畳み込みの適用」に対する優先権を主張している。先の出願のすべて開示内容は、参照により全体的に本明細書に組み込まれる。
本開示は、一般的にニューラルネットワーク処理に関連する実施形態を説明する。より具体的には、本開示は、ビデオコーデックにおける画像品質を向上させるためのニューラルネットワーク処理技術を提供する。
ここで、Niは、パッチ(バッチとも呼ばれる)のためのインデックスを示し、
は、出力チャネルのためのインデックスを示し、
は、出力チャネルのためのバイアス値を示し、
は、2次元相互相関演算子を示し、
は、k番目の入力チャネルと
番目の出力チャネルとに関連付けられたカーネルの2D重みアレイ(空間次元)であってもよく、input(Ni,k)は、入力信号中におけるパッチNiのためのk番目の入力チャネルの2次元アレイ(空間次元)を示す。
であり、ここで、Hfはフィルタの高さを示し、Wfはフィルタの幅を示す。一例では、入力チャネルの数が4、出力チャネルの数が32、フィルタの高さが3、また、フィルタの幅が3である場合、重みパラメータの数は、1152である。
ここで、Niは、パッチ(バッチとも呼ばれる)のためのインデックスを示し、kは、チャネルのためのインデックスを表し、
ここで、Niは、パッチ(バッチとも呼ばれる)のためのインデックスを示し、
は、k番目のチャネルと
番目の出力チャネルとに関連付けられた重み値であり、
は、パッチNiのためのk番目のチャネルの中間出力を表す。
は、
における(カーネル)要素の和であり、ここでは、この要素は、Cin-1番目の入力チャネルおよび
番目の出力チャネルに関連付けられた2D重み行列である。式(5)によれば、ニューラルネットワーク層構造は、部分的な深さ方向分離可能畳み込み(PDSC)と呼ばれる。なお、式(5)は、式(4)における畳み込み演算の代わりに乗算演算を使用し、これにより、計算量は減少され得て、また、モデルパラメータの数は減少され得る。
付録A:頭字語
JEM:joint exploration model、共同探索モデル
VVC:versatile video coding、汎用ビデオ符号化
BMS:benchmark set、ベンチマークセット
MV:Motion Vector、動きベクトル
HEVC:High Efficiency Video Coding、高効率ビデオコーディング
SEI:Supplementary Enhancement Information、補足強化情報
VUI:Visual Usability Information、ビジュアルユーザビリティ情報
GOPs:Groups of Pictures、画像のグループ
TUs:Transform Units、変換ユニット
PUs:Prediction Units、予測ユニット
CTUs:Coding Tree Units、符号化ツリーユニット
CTBs:Coding Tree Blocks、符号化ツリーブロック
PBs:Prediction Blocks、予測ブロック
HRD:Hypothetical Reference Decoder、仮想参照デコーダ
SNR:Signal Noise Ratio、信号雑音比
CPUs:Central Processing Units、中央処理ユニット
GPUs:Graphics Processing Units、グラフィック処理ユニット
CRT:Cathode Ray Tube、陰極線管
LCD:Liquid-Crystal Display、液晶ディスプレイ
OLED:Organic Light-Emitting Diode、有機発光ダイオード
CD:Compact Disc、コンパクトディスク
DVD:Digital Video Disc、デジタルビデオディスク
ROM:Read-Only Memory、読み取り専用メモリ
RAM:Random Access Memory、ランダムアクセスメモリ
ASIC:Application-Specific Integrated Circuit、特定用途向け集積回路
PLD:Programmable Logic Device、プログラマブルロジックデバイス
LAN:Local Area Network、ローカルエリアネットワーク
GSM:Global System for Mobile communications、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ
LTE:Long-Term Evolution、ロングタームエボリューション
CANBus:Controller Area Network Bus、コントローラエリアネットワークバス
USB:Universal Serial Bus、汎用シリアルバス
PCI:Peripheral Component Interconnect、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト
FPGA:Field Programmable Gate Arrays、フィールドプログラマブルゲートアレイ
SSD:solid-state drive、ソリッドステートドライブ
IC:Integrated Circuit、集積回路
CU:Coding Unit、コーディングユニット
Claims (9)
- 処理回路を含む装置が実行するニューラルネットワーク処理方法であって、
前記処理回路によって、区分定数である第1入力チャネルを、畳み込み演算のための入力の他の入力チャネルから分離するステップと、
前記処理回路によって、前記畳み込み演算のための入力の他の入力チャネルに基づいて、第1中間出力チャネルを計算するステップと、
前記処理回路によって、前記第1中間出力チャネルと前記第1入力チャネルとの組み合わせに基づいて、前記畳み込み演算の出力を生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - カーネルを有する前記入力の他の入力チャネルに、縮小チャネル畳み込み演算を適用して、前記第1中間出力チャネルを生成するステップを、さらに含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記第1入力チャネルと重み値とを乗算して、第2中間出力チャネルを生成するステップと、
前記第1中間出力チャネルと前記第2中間出力チャネルとを加算して、前記畳み込み演算の出力を生成するステップとを、さらに含む、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の方法。 - 前記第1入力チャネルへの入力を分離するステップであって、前記第1入力チャネルへの入力は、前記入力の他の入力チャネルから受信された画像のための量子化パラメータ(QP)マップを含み、前記画像は、前記QPマップにおけるQP値に基づいて再構築されるステップを、さらに含む、
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の方法。 - カーネルを有する前記他の入力チャネルから受信された画像の色成分に、縮小チャネル畳み込み演算を適用して、前記第1中間出力チャネルを生成するステップと、
前記第1中間出力チャネルと前記QPマップとの線形組み合わせに基づいて、前記畳み込み演算の出力を生成するステップとを、さらに含む、
ことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - デブロッキングフィルタから出力された画像を受信するステップを、さらに含む、
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の方法。 - 前記畳み込み演算の出力に、高密度残差畳み込みニューラルネットワークベースのインループフィルタを適用するステップを、さらに含む、
ことを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。 - 処理回路を含むニューラルネットワーク処理装置であって、前記処理回路は、
請求項1~7のいずれか1項に記載の方法を実行するように構成される、
ことを特徴とする装置。 - コンピュータプログラムであって、
請求項1~7のいずれか1項に記載の方法を処理回路に実行させる、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
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CHEUNG AUYEUNG, ET AL.: "AHG11: A Case Study to Reduce Computation of Neural Network based In-Loop Filter by Pruning", JOINT VIDEO EXPERTS TEAM (JVET) OF ITU-T SG 16 WP 3 AND ISO/IEC JTC 1/SC 29, vol. JVET-T0057_r3, JPN6023038699, October 2020 (2020-10-01), pages 1 - 9, ISSN: 0005154752 * |
CHEUNG AUYEUNG, ET AL.: "EE1.1: A comparison of depthwise separable convolution and regular convolution with the JVET-T0057 n", JOINT VIDEO EXPERTS TEAM (JVET) OF ITU-T SG 16 WP 3 AND ISO/IEC JTC 1/SC 29, vol. JVET-U0060, JPN6023038700, December 2020 (2020-12-01), pages 1 - 11, ISSN: 0005154753 * |
SIJIA CHEN, ZHENZHONG CHEN, YINGBIN WANG, AND SHAN LIU: "In-Loop Filter with Dense Residual Convolutional Neural Network for VVC", 2020 IEEE CONFERENCE ON MULTIMEDIA INFORMATION PROCESSING AND RETRIEVAL (MIPR), JPN6023038697, August 2020 (2020-08-01), pages 149 - 152, XP033814526, ISSN: 0005154750, DOI: 10.1109/MIPR49039.2020.00038 * |
YINGBIN WANG, HAN ZHU, YIMING LI, ZHENZHONG CHEN, AND SHAN LIU: "Dense Residual Convolutional Neural Network based In-Loop Filter for HEVC", 2018 IEEE VISUAL COMMUNICATIONS AND IMAGE PROCESSING, JPN6023038698, December 2018 (2018-12-01), pages 1 - 4, XP033541963, ISSN: 0005154751, DOI: 10.1109/VCIP.2018.8698740 * |
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