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J-GLOBAL ID：202002216731947778   整理番号：20A2687670

HEVCへの深層学習によるフレーム補間の適用

Application of Deep Learning Based Frame Interpolation to HEVC Video Coding

著者 (6件)： 清水盛偉 (早稲田大) ,  CHENG Zhengxue (早稲田大) ,  SUN Heming (早稲田大) ,  SUN Heming (JST-PRESTO) ,  竹内健 (早稲田大) ,  甲藤二郎 (早稲田大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2020  号： AVM-111  ページ： Vol.2020-AVM-111,No.6,1-3 (WEB ONLY)  発行年： 2020年11月19日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,深層学習によるフレーム補間技術が進歩している.本研究では,動画圧縮の規格HEVCに深層学習ベースのフレーム補間を組み合わせた新たな圧縮の手法を提案する.具体的にはまず,奇数フレームのみをHEVCで符号化し,復号の際に偶数フレームを補間する.また,補間されたフレームと実際のフレームの差分情報の圧縮も検討する.動画によっては提案手法がHEVCのみによる圧縮をレートひずみ特性として超える事が確認できた.(著者抄録)

シソーラス用語： 動画像 ,  *画像圧縮 ,  機械学習 ,  画像歪 ,  画像復元 ,  画像符号化 ,  画像通信 ,  評価試験 ,  伝送速度 ,  画素 ,  深層学習 ,  画素値 ,  H.265/HEVC
準シソーラス用語： *動画圧縮 ,  HEVC ,  フレーム補間 ,  圧縮符号化 ,  画像復号化 ,  ピクセル値 ,  ビットレート

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (9件)：

• Cisco Visual Networking Index, “Forecast and Trends 2017-2022 whitepaper”, 2019.
• J. Balle, D. Minnen, S. Singh, S. J. Hwang, N. Johnston, “Variational Image Compression with a Scale Hyper- prior”, ICLR, 2018.
• Z. Cheng, H. Sun, M. Takeuchi, J. Katto, “Learning Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Attention Modules”, IEEE CVPR 2020.
• Z. Cheng, H. Sun, M. Takeuchi, J. Katto, “Learning Image and Video Compression through Spatial-Temporal Energy Compaction”, IEEE CVPR 2019.
• G. Lu, W. Ouyang, D. Xu, X. Zhang C. Cai, Z. Gao, “DVC: An End-to-end Deep Video Compression Framework”, IEEE CVPR, 2019.

タイトルに関連する用語 (3件)： HEVC ,  深層学習 ,  補間