End-to-end rate-distortion optimization for bi-directional learned video compression
Çift yönlü öğrenilmiş video sıkıştırma için uçtan uca hız bozulma optimizasyonu
- Tez No: 684618
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
Geleneksel video sıkıştırma yöntemleri, doğrusal bir dönüşüm ve blok hareket modeli kullanır ve hareket tahmini, mod ve niceleme parametresi seçimi ve entropi kodlama adımları, uçtan uca eniyileme probleminin kombinasyonal doğası nedeniyle ayrı ayrı eniyilenir. Öğrenilen video sıkıştırma, tüm doğrusal olmayan modüllerin, niceleme parametresinin ve entropi modelinin aynı anda uçtan uca bithızı-bozulmaya göre eniyilenmesi eğitimine izin verir. Öğrenilmiş video sıkıştırma üzerine yapılan çalışmaların çoğu, ardışık çerçeve çiftleri üzerinden ortalama maliyetin uçtan uca eniyilenmesine dayalı sıralı bir video kodek eğitmeyi göz önünde bulundurmuştur. Geleneksel video sıkıştırmada, hiyerarşik, çift yönlü kodlamanın, hem gelecekten hem de geçmişten referans çerçevelerini seçici olarak kullanma yeteneği nedeniyle sıralı sıkıştırmadan daha iyi performans gösterdiği iyi bilinmektedir. Bu amaçla, bu tezde hiyerarşik bir çift yönlü öğrenilmiş kayıplı video sıkıştırma sistemi sunulmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen sistemin bithızı-bozulma performansının, literatürdeki geleneksel ve diğer öğrenilmiş kodeklerden daha iyi performans gösterdiğini ve en iyi sonuçları verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Conventional video compression methods employ a linear transform and block motion model, and the steps of motion estimation, mode and quantization parameter selection, and entropy coding are optimized individually due to the combinatorial nature of the end-to-end optimization problem. Learned video compression allows end-to-end rate-distortion optimized training of all nonlinear modules, quantization parameter and entropy model simultaneously. Most of the works on learned video compression considered training a sequential video codec based on end-to-end optimization of cost averaged over pairs of successive frames. It is well-known in conventional video compression that hierarchical, bi-directional coding outperforms sequential compression because of its ability to selectively use reference frames from both future and past. To this effect, a hierarchical bi-directional learned lossy video compression system is presented in this thesis. Experimental results show that the rate-distortion performance of the proposed framework outperforms both traditional and other learned codecs in the literature yielding state-of-the art results.
Benzer Tezler
- Quality of service aware communication framework for wireless sensor network based smart grid applications
Kablosuz sensör ağ bazlı akıllı şebeke uygulamaları için hizmet kalitesi duyarlı sistem
MELİKE YİĞİT KAPDAN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR SARISARAY BÖLÜK
DOÇ. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR
- Multiple objective optimization for video streaming
Video akıtımı için çok hedef işlevli eniyileme
TANIR ÖZÇELEBİ
Doktora
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MURAT TEKALP
- Optimal selection of encoding configuration for scalable and multiple descriptionvideo coding
Ölçeklenebilir ve çok betimlemeli video kodlama için kodlama düzenleşiminin eniyilemesi
TENZİLE BERKİN ABANOZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- Kablosuz haberleşme için uçtan uca otokodlayıcı tasarımı
End to end autoencoder design for wireless communication
MUSTAFA BAYRAM AYAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Frequency-domain modeling and optimization of graphene FET-based molecular communication receivers
Grafen FET tabanlı moleküler haberleşme alıcılarının frekans-bölgesi modellemesi ve optimizasyonu
ALİ ABDALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KUŞCU