用于视频编码复杂度降低的决策树方法
图像与视频处理
2019-08-13 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出一种利用多个决策树分类器在实际视频编码器中降低复杂度的方法。该方法针对“高效视频编码”(HEVC)标准的高效实现进行了演示，选择该标准是因为其具有高比特率降低能力但复杂度开销巨大。将每个视频帧最优划分为编码单元(CU)是复杂度的主要来源，因为需要测试大量组合。决策树模型经训练以识别何时可跳过CU测试过程（一种耗时的拉格朗日优化），即CU保持完整的概率很高。文中描述了一种称为“手动剪枝”的寻找最简单且最有效决策树模型的新方法。对于17个标准测试序列在不同分辨率和量化参数下，实施跳过准则使平均编码时间减少了42.1%，而Bjøntegaard Delta码率损失为0.7%。
引用
@article{arxiv.1908.04168,
title = {Decision Trees for Complexity Reduction in Video Compression},
author = {Natasha Westland and André Seixas Dias and Marta Mrak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.04168},
year = {2019}
}