| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2020-02-27 13:00
CNNによる最適Intra予測モード推定を用いた動画像符号化
○横山怜汰・田原雅彦（早大）・孫 鶴鳴（早大/JST）・竹内 健（早大）・松尾康孝（NHK）・甲藤二郎（早大） |
| 抄録 |
（和） |
近年，高精細な動画の生成や視聴の機会が拡がっているため，効率の良い動画像符号化が求められている．最新の動画像符号化規格H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）の参照ソフトウェアであるHEVC Test Model（HM）では，Rate-Distortion（RD）最適なIntra 予測モードを選択するためにRDコストが用いられる．しかし，RDコストの計算量は大きいため，計算量の小さい代替コスト計算やMost Probable Mode（MPM）によりRDコスト計算対象の候補となるモードを絞りこむ．そこで，様々な画像処理のタスクで高い性能を発揮しているConvolutional Neural Network（CNN）により候補モードを取得し，MPMとして利用して符号化を行うことを提案する．評価実験の結果，HMに対して最適Intra予測モード推定の精度向上，Y BD-Rateの0.16%削減を確認した． |
| （英） |
These days, efficient video coding is required due to spread of video production and viewing, and high definition video. In order to select the Rate-Distortion (RD) optimized intra prediction mode, RD cost is used in High Efficiency Video Coding Test Model (HM). However, since calculation of RD cost is computationally intensive, intra prediction modes are filtered to the candidates for RD cost calculation by alternative cost calculation or Most Probable Mode (MPM) with low computational complexity. We introduce video coding using MPMs obtained by Convolutional Neural Network (CNN). As experimental results, we confirmed that our method achieve higher accuracy in optimal intra prediction mode estimation and 0.16% reduction in Y BD-Rate, compared to HM. |
| キーワード |
（和） |
Intra予測 / Convolutional Neural Network（CNN） / Most Probable Mode（MPM） / 動画像符号化 / / / / |
| （英） |
Intra prediction / Convolutional Neural Network (CNN) / Most Probable Mode (MPM) / Video coding / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
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