HEVCへの深層学習によるフレーム補間の適用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-11-19
• タイトル: HEVCへの深層学習によるフレーム補間の適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Application of Deep Learning Based Frame Interpolation to HEVC Video Coding
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 学生セッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学／JST, PRESTO
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University / JST, PRESTO
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 清水, 盛偉; 程, 正雪; 孫, 鶴鳴; 竹内, 健; 甲藤, 二郎
• 著者名(英): Joi, Shimizu; Zhengxue, Cheng; Heming, Sun; Masaru, Takeuchi; Jiro, Katto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, we have seen great progress in frame interpolation by deep learning. In this paper, we propose a novel video compression method which combines deep learning based frame interpolation and HEVC, which is one of the video compression standards. We only compress the odd frames by HEVC and interpolate the even frames by frame interpolation. Furthermore, we also compress the residual frames between original frames and interpolated frames. Results show that our method can outperform HEVC in some scenarios.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2020-AVM-111, 号 6, p. 1-3, 発行日 2020-11-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会