JP6425219B2 - 映像符号化のための学習に基づく分割 - Google Patents
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Description
本願は、2014年8月26日に出願された米国実用特許出願第14/737,401号、及び米国特許仮出願第62/042,188号の優先権を主張し、これによりその全体は全ての目的の参照により本明細書に組み込まれる。
[項目1]
映像を符号化するための方法であって、
フレームを含む映像データを受信する段階と、
分割オプションを識別する段階と、
上記分割オプションに対応する少なくとも1つの特性を識別する段階と、
上記少なくとも1つの特性を入力としてクラシファイアに提供する段階と、
識別された上記分割オプションに従って上記フレームを分割するかどうかを、上記クラシファイアに基づいて決定する段階と
を備える
方法。
[項目2]
上記分割オプションは符号化ツリー単位(CTU)を有する、
項目1に記載の方法。
[項目3]
上記分割オプションを識別する段階は、
第1の候補符号化単位(第1の候補CU)と第2の候補CUとを識別する段階と、
上記第1の候補CUに関連する第1のコスト、及び上記第2の候補CUに関連する第2のコストを決定する段階と、
上記第1のコストが上記第2のコストより低いことを決定する段階と
を有する、
項目2に記載の方法。
[項目4]
上記少なくとも1つの特性は、上記第1の候補CUの少なくとも1つの特性を含む、
項目3に記載の方法。
[項目5]
上記分割オプションに対応する少なくとも1つの特性を識別する段階は、以下のうち少なくとも1つを決定する段階を有し、それらは、
第1の候補CUと、セグメント、オブジェクト、及び複数のオブジェクトのグループのうち少なくとも1つとの間のオーバーラップと、
上記フレームの平均符号化コストに対する上記第1の候補CUの符号化コストの比と、
隣接するCTUの分割決定履歴と、
上記第1の候補CUに対応するCTUクアッドツリー構造のレベルと
である、
項目1から4の何れか一項に記載の方法。
[項目6]
上記少なくとも1つの特性を入力として上記クラシファイアに提供する段階は、特性ベクトルを上記クラシファイアに提供する段階を有し、
上記特性ベクトルは上記少なくとも1つの特性を含む、
項目1から5の何れか一項に記載の方法。
[項目7]
上記クラシファイアは、ニューラルネットワーク又はサポートベクターマシンを含む、
項目1から6の何れか一項に記載の方法。
[項目8]
複数のテスト映像を受信する段階と、
トレーニングデータを生成すべく上記複数のテスト映像のそれぞれを分析する段階と、
生成された上記トレーニングデータを用いて上記クラシファイアをトレーニングする段階と
を更に備える、
項目1から7の何れか一項に記載の方法。
[項目9]
上記トレーニングデータは、ローカライズされたフレーム情報、グローバルフレーム情報、オブジェクトグループ分析からの出力、及びセグメント化からの出力のうち少なくとも1つを含む、
項目8に記載の方法。
[項目10]
上記トレーニングデータは、ローカルCUのコストに対するテストフレームの平均コストの比を上記テストフレームに含む、
項目8に記載の方法。
[項目11]
上記トレーニングデータは、ローカルCTUのコスト決定履歴をテストフレームに含む、
項目8に記載の方法。
[項目12]
上記ローカルCTUの上記コスト決定履歴は、分割されたCUが、対応する最終的なCTUに用いられる回数のカウントを含む、
項目11に記載の方法。
[項目13]
上記トレーニングデータは初期符号化単位決定を含む、
項目8に記載の方法。
[項目14]
上記トレーニングデータはCUに対応するCTUツリー構造のレベルを含む、
項目8に記載の方法。
[項目15]
上記フレームに対してセグメント化を実行して複数のセグメント化結果を生成する段階と、
上記フレームに対してオブジェクトグループ分析を実行して複数のオブジェクトグループ分析結果を生成する段階と、
上記クラシファイア、上記複数のセグメント化結果、及び上記複数のオブジェクトグループ分析結果に基づいて、識別された上記分割オプションに従って上記フレームを分割するかどうかを決定する段階と
を更に備える
項目1から14の何れか一項に記載の方法。
[項目16]
候補符号化単位を含む分割オプションを識別し、
上記分割オプションに従ってフレームを分割する
パーティショナと、
識別された上記分割オプションに従って上記フレームを分割するかどうかに関する決定を容易にし、上記候補符号化単位に対応する少なくとも1つの特性を入力として受信するクラシファイアと、
分割された上記フレームを符号化するエンコーダと
をコンピュータに実行させる
プログラム。
[項目17]
上記クラシファイアは、ニューラルネットワーク又はサポートベクターマシンを含む、
項目16に記載のプログラム。
[項目18]
上記フレームを複数のセグメントにセグメント化し、
上記複数のセグメントに関連する情報を入力として上記クラシファイアに提供するセグメンタを上記コンピュータに更に実行させる、
項目16に記載のプログラム。
[項目19]
映像を符号化するためのシステムであって、
映像フレームを受信し、
上記映像フレームに対応する第1の分割オプションと上記映像フレームに対応する第2の分割オプションとを識別し、
上記第1の分割オプションに関連するコストが上記第2の分割オプションに関連するコストより低いことを決定し、
上記第1の分割オプションに従って上記映像フレームを分割するパーティショナと、
メモリに格納されたクラシファイアであって、上記パーティショナは更に、上記第1の分割オプションのうち少なくとも1つの特性を入力として上記クラシファイアに提供し、上記第1の分割オプションに関連する上記コストが上記第2の分割オプションに関連する上記コストより低いことを容易に決定すべく上記クラシファイアからの出力を用いる、クラシファイアと、
分割された上記映像フレームを符号化するエンコーダと
を備える
システム。
[項目20]
上記クラシファイアは、ニューラルネットワーク又はサポートベクターマシンを含む、
項目19に記載のシステム。
Claims (25)
- 映像を符号化するための方法であって、
フレームを含む映像データを受信する段階と、
分割オプションを識別する段階と、
前記分割オプションに対応する少なくとも1つの特性を識別する段階と、
前記少なくとも1つの特性を入力としてクラシファイアに提供する段階と、
識別された前記分割オプションに従って前記フレームを分割するかどうかを、前記クラシファイアに基づいて決定する段階と
を備え、
前記少なくとも1つの特性は、隣接する符号化ツリー単位(CTU)の分割決定履歴を含む、
方法。 - 前記分割オプションはCTUを有する、
請求項1に記載の方法。 - 前記分割オプションを識別する段階は、
第1の候補符号化単位(第1の候補CU)と第2の候補CUとを識別する段階と、
前記第1の候補CUに関連する第1のコスト、及び前記第2の候補CUに関連する第2のコストを決定する段階と、
前記第1のコストが前記第2のコストより低いことを決定する段階と
を有する、
請求項2に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの特性は、前記第1の候補CUの少なくとも1つの特性を含む、
請求項3に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの特性は、複数の特性を含む、
請求項1から4の何れか一項に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの特性は、
第1の候補CUと、セグメント、オブジェクト、及び複数のオブジェクトのグループのうち少なくとも1つとの間のオーバーラップと、
前記フレームの平均符号化コストに対する前記第1の候補CUの符号化コストの比と、
前記第1の候補CUに対応するCTUクアッドツリー構造のレベルと
のうち少なくとも1つを更に含む、
請求項1から5の何れか一項に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの特性を入力として前記クラシファイアに提供する段階は、特性ベクトルを前記クラシファイアに提供する段階を有し、
前記特性ベクトルは前記少なくとも1つの特性を含む、
請求項1から6の何れか一項に記載の方法。 - 前記クラシファイアは、ニューラルネットワーク又はサポートベクターマシンを含む、
請求項1から7の何れか一項に記載の方法。 - 複数のテスト映像を受信する段階と、
トレーニングデータを生成すべく前記複数のテスト映像のそれぞれを分析する段階と、
生成された前記トレーニングデータを用いて前記クラシファイアをトレーニングする段階と
を更に備える、
請求項1から8の何れか一項に記載の方法。 - 前記トレーニングデータは、ローカライズされたフレーム情報、グローバルフレーム情報、オブジェクトグループ分析からの出力、及びセグメント化からの出力のうち少なくとも1つを含む、
請求項9に記載の方法。 - 前記トレーニングデータは、テストフレーム内のローカルCUのコストに対する前記テストフレームの平均コストの比を含む、
請求項9または10に記載の方法。 - 前記トレーニングデータは、テストフレーム内のローカルCTUのコスト決定履歴を含む、
請求項9から11の何れか一項に記載の方法。 - 前記ローカルCTUの前記コスト決定履歴は、分割されたCUが、対応する最終的なCTUに用いられる回数のカウントを含む、
請求項12に記載の方法。 - 前記トレーニングデータは初期符号化単位決定を含む、
請求項9から13の何れか一項に記載の方法。 - 前記トレーニングデータはCUに対応するCTUツリー構造のレベルを含む、
請求項9から14の何れか一項に記載の方法。 - 前記フレームに対してセグメント化を実行して複数のセグメント化結果を生成する段階と、
前記フレームに対してオブジェクトグループ分析を実行して複数のオブジェクトグループ分析結果を生成する段階と、
前記クラシファイア、前記複数のセグメント化結果、及び前記複数のオブジェクトグループ分析結果に基づいて、識別された前記分割オプションに従って前記フレームを分割するかどうかを決定する段階と
を更に備える
請求項1から15の何れか一項に記載の方法。 - 候補符号化単位を含む分割オプションを識別し、
前記分割オプションに従ってフレームを分割する
パーティショナと、
識別された前記分割オプションに従って前記フレームを分割するかどうかに関する決定を容易にし、前記候補符号化単位に対応する少なくとも1つの特性を入力として受信するクラシファイアと、
分割された前記フレームを符号化するエンコーダと
をコンピュータに実行させ、
前記少なくとも1つの特性は、隣接する符号化ツリー単位(CTU)の分割決定履歴を含む、
プログラム。 - 前記少なくとも1つの特性は、複数の特性を含む、
請求項17に記載のプログラム。 - 前記少なくとも1つの特性は、
前記候補符号化単位と、セグメント、オブジェクト、及び複数のオブジェクトのグループのうち少なくとも1つとの間のオーバーラップと、
前記フレームの平均符号化コストに対する前記候補符号化単位の符号化コストの比と、
前記候補符号化単位に対応するCTUクアッドツリー構造のレベルと
のうち少なくとも1つを更に含む、
請求項17又は18に記載のプログラム。 - 前記クラシファイアは、ニューラルネットワーク又はサポートベクターマシンを含む、
請求項17から19の何れか一項に記載のプログラム。 - 前記フレームを複数のセグメントにセグメント化し、
前記複数のセグメントに関連する情報を入力として前記クラシファイアに提供するセグメンタを前記コンピュータに更に実行させる、
請求項17から20の何れか一項に記載のプログラム。 - 映像を符号化するためのシステムであって、
映像フレームを受信し、
前記映像フレームに対応する第1の分割オプションと前記映像フレームに対応する第2の分割オプションとを識別し、
前記第1の分割オプションに関連するコストが前記第2の分割オプションに関連するコストより低いことを決定し、
前記第1の分割オプションに従って前記映像フレームを分割するパーティショナと、
メモリに格納されたクラシファイアであって、前記パーティショナは更に、前記第1の分割オプションのうち少なくとも1つの特性を入力として前記クラシファイアに提供し、前記第1の分割オプションに関連する前記コストが前記第2の分割オプションに関連する前記コストより低いことを容易に決定すべく前記クラシファイアからの出力を用いる、クラシファイアと、
分割された前記映像フレームを符号化するエンコーダと
を備え、
前記少なくとも1つの特性は、隣接する符号化ツリー単位(CTU)の分割決定履歴を含む、
システム。 - 前記少なくとも1つの特性は、複数の特性を含む、
請求項22に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つの特性は、
前記第1の分割オプションと、セグメント、オブジェクト、及び複数のオブジェクトのグループのうち少なくとも1つとの間のオーバーラップと、
前記映像フレームの平均符号化コストに対する前記第1の分割オプションの符号化コストの比と、
前記第1の分割オプションに対応するCTUクアッドツリー構造のレベルと
のうち少なくとも1つを更に含む、
請求項22又は23に記載のシステム。 - 前記クラシファイアは、ニューラルネットワーク又はサポートベクターマシンを含む、
請求項22から24の何れか一項に記載のシステム。
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