JP6717385B2 - 量子化パラメータに基づくビデオ処理のためのシステム及び方法 - Google Patents
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Description
なし
ReLU f(x)=max(x,0) (2)
ここでの「F」は、フィードフォワードニューラルネットワーク400によって指定される関数を表し、「F(fk;W)」は、入力「fk」に対するネットワークの出力である。最適化は、誤差逆伝搬法によって達成することができる。
Claims (17)
- ビデオ処理システムであって、
ビデオプロセッサ内の1又は2以上の回路を備え、該1又は2以上の回路は、
画像ブロックのテクスチャ情報を捕獲するための複数の特徴を抽出し、
複数の量子化パラメータを用いて第1の画像フレームの前記画像ブロックを符号化して、前記第1の画像フレームの前記画像ブロックについての複数の再構成画像ブロックを生成し、
前記複数の再構成画像ブロックの各々に画像品質尺度を利用して、前記第1の画像フレームの前記画像ブロックのための最適な量子化パラメータの決定を行い、
前記第1の画像フレームの前記画像ブロックの前記抽出された複数の特徴と、対応する決定された前記最適な量子化パラメータとに基づいて、前記抽出された複数の特徴をマッピングして最適な量子化パラメータを決定するニューラルネットワーク回帰器を訓練し、生成する、
ように構成される、
ことを特徴とするシステム。 - 前記画像品質尺度は、畳み込みニューラルネットワークに基づく全参照型画像品質尺度である、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1又は2以上の回路は、前記画像品質尺度を用いて前記複数の再構成画像ブロックの各々のスコアを生成するように構成され、前記スコアは、前記複数の再構成画像ブロックの各々の視覚的品質尺度を示す、
請求項1に記載のシステム。 - 決定された前記最適な量子化パラメータの値は、所定の品質閾値以上を満たす前記複数の量子化パラメータの値の中で最も高いものである、
請求項3に記載のシステム。 - 前記1又は2以上の回路は、前記第1の画像フレームの前記画像ブロックの前記抽出された複数の特徴と、対応する前記決定された最適な量子化パラメータとに基づいて訓練データセットを生成するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1又は2以上の回路は、前記生成された訓練データセットを利用して前記ニューラルネットワーク回帰器の前記訓練を行うように構成される、
請求項5に記載のシステム。 - 前記1又は2以上の回路は、前記訓練されたニューラルネットワーク回帰器に基づいて、前記画像ブロックの前記抽出された複数の特徴と前記決定された最適な量子化パラメータとの間のマッピング関数を決定するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記ニューラルネットワーク回帰器は、フィードフォワードニューラルネットワークベースの回帰モデルである、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1又は2以上の回路は、前記訓練されたニューラルネットワーク回帰器に基づいて、第2の画像フレームの画像ブロックのための最適な量子化パラメータを予測するように構成される、
請求項1に記載のシステム。 - 前記1又は2以上の回路は、予測された前記第2の画像フレームの画像ブロックのための最適な量子化パラメータを用いて前記第2の画像フレームの画像ブロックを符号化するように構成される、
請求項9に記載のシステム。 - ビデオ処理方法であって、
ビデオプロセッサ内の1又は2以上の回路が、画像ブロックのテクスチャ情報を捕獲するための複数の特徴を抽出するステップと、
複数の量子化パラメータを用いて第1の画像フレームの前記画像ブロックを符号化して、前記第1の画像フレームの前記画像ブロックについての複数の再構成画像ブロックを生成するステップと、
前記複数の再構成画像ブロックの各々に画像品質尺度を利用して、前記第1の画像フレームの前記画像ブロックのための最適な量子化パラメータの決定を行うステップと、
前記1又は2以上の回路が、前記第1の画像フレームの前記画像ブロックの前記抽出された複数の特徴と、対応する決定された前記最適な量子化パラメータとに基づいて、前記抽出された複数の特徴をマッピングして最適な量子化パラメータを決定するニューラルネットワーク回帰器を訓練し、生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 前記1又は2以上の回路が、前記画像品質尺度を用いて前記複数の再構成画像ブロックの各々のスコアを生成するステップ、をさらに含み、前記スコアは、前記複数の再構成画像ブロックの各々の視覚的品質尺度を示す、
請求項11に記載の方法。 - 前記1又は2以上の回路が、前記第1の画像フレームの前記画像ブロックの前記抽出された複数の特徴と、対応する前記決定された最適な量子化パラメータとに基づいて訓練データセットを生成するステップ、をさらに含み、前記生成された訓練データセットは、前記ニューラルネットワーク回帰器の前記訓練のために使用される、
請求項11に記載の方法。 - 前記1又は2以上の回路が、前記訓練されたニューラルネットワーク回帰器に基づいて、前記画像ブロックの前記抽出された複数の特徴と前記決定された最適な量子化パラメータとの間のマッピング関数を決定するステップ、をさらに含む、
請求項11に記載の方法。 - 前記ニューラルネットワーク回帰器は、フィードフォワードニューラルネットワークベースの回帰モデルである、
請求項11に記載の方法。 - 前記1又は2以上の回路が、前記訓練されたニューラルネットワーク回帰器に基づいて、第2の画像フレームの画像ブロックのための最適な量子化パラメータを予測するステップ、をさらに含む、
請求項11に記載の方法。 - 前記1又は2以上の回路が、予測された前記第2の画像フレームの画像ブロックのための最適な量子化パラメータを用いて前記第2の画像フレームの画像ブロックを符号化するステップ、をさらに含む、
請求項16に記載の方法。
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