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J-GLOBAL ID：202102247494285292   整理番号：21A0066910

ニューラルオブジェクト検出ネットワークのためのイントラビデオ符号化とインループフィルタリングについて【JST・京大機械翻訳】

On Intra Video Coding And In-Loop Filtering For Neural Object Detection Networks

著者 (3件)： Fischer Kristian (Multimedia Communications and Signal Processing, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU) Cauerstr. 7,Erlangen,Germany,91058) ,  Herglotz Christian (Multimedia Communications and Signal Processing, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU) Cauerstr. 7,Erlangen,Germany,91058) ,  Kaup Andre (Multimedia Communications and Signal Processing, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg (FAU) Cauerstr. 7,Erlangen,Germany,91058)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 1147-1151  発行年： 2020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： 最終的なユーザとして人間を満足させるための古典的ビデオ符号化は,視覚コンテンツのための研究の広く研究されている分野であり,一般的なビデオコーデックは,人間の視覚システム(HVS)のために全て最適化されている。しかし,圧縮ビデオストリームを機械によって分析するとき,仮定と最適化も有効である。この疑問に答えるために,著者らは,イントラ符号化を用いて自律運転シナリオでHEVCとVVCで符号化された劣化入力画像で供給するとき,2つの最先端の神経検出ネットワークの性能を比較した。さらに,ニューラルネットワークに対する画像符号化時の3つのVVCループフィルタの影響を調べた。結果を平均精度計量を用いて比較し,圧縮入力に対する物体検出性能を評価した。これらの試験を通して,著者らは,HEVCの代わりにVVCを用いて22.2%のPSNRに関してBjo/ntegaard Delta Rateの節約が,最良の場合に13.6%だけの物体検出ネットワークを符号化するときに到達できないことを見出した。さらに,VVCループフィルタSAOとALFの解体は,同じ平均精度における標準VTMと比較して,6.4%のビットレート節減をもたらすことを示した。Copyright 2021 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： 最適化 ,  視覚 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *フィルタリング ,  画像符号化 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： ビットレート ,  *ループフィルタ ,  ビデオストリーム ,  *ビデオ符号化 ,  ピーク信号対雑音比 ,  物体検出 ,  ビデオコーデック ,  視覚システム , 【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 (1件)： 符号化