文献

J-GLOBAL ID：201902229803743475   整理番号：19A0251313

CNN生成ヘッダビットマップに基づく低複雑性HEVCのためのQP適応アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

QP Adaptation Algorithm for Low Complexity HEVC based on a CNN-Generated Header Bits Map

著者 (3件)： Katayama Takafumi (Graduate School of Advanced Technology and Science, Tokushima University, Tokushima City, 770-8506, Japan) ,  Song Tian (Computer Systems Engineering, Institute of Technology and Science, Graduate School of Engineering, University of Tokushima, Tokushima City, 770-8506, Japan) ,  Shimamoto Takashi (Computer Systems Engineering, Institute of Technology and Science, Graduate School of Engineering, University of Tokushima, Tokushima City, 770-8506, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCE-Berlin  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代のビデオは,高い知覚視覚品質を達成するために高分解能とフレームレートを使用する。この要求は,著しい計算複雑性の増加を引き起こす。本研究では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく低複雑性高効率ビデオ符号化(HEVC)のためのQP適応アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは,従来のビデオ符号器とCNN機能を有する埋め込み物体検出モジュールから成る新しいフレームワークに基づいている。低複雑性と低消費電力を有するこのフレームワークは将来広く要求されている。最初に,最先端のオブジェクト検出アルゴリズムを用いて,ヘッダービットマップを生成した。すなわち,一度(Yolo)しか見られない。生成したヘッダービットマップを用いて,ランダムアクセスモードの相互予測のための冗長な動き推定を低減することにより,著しい複雑さ低減を達成できる。さらに,効率的QP適応アルゴリズムをマップに基づいて提案した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが,小さいビット増加を有するオリジナルのHEVCアルゴリズムと比較して,26.8%の符号化時間節約を達成することができることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  冗長性 ,  *アルゴリズム ,  高分解能 ,  動き推定 ,  シミュレーション ,  録画装置 ,  予測 ,  *適応アルゴリズム
準シソーラス用語： ランダムアクセス ,  低電力化 ,  ビデオ符号化 ,  フレームレート ,  *低複雑性 ,  *ビットマップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： CNN ,  ヘッダ ,  ビットマップ ,  低複雑性 ,  HEVC ,  適応アルゴリズム