Geri Dön

End-to-end rate-distortion optimization for bi-directional learned video compression

Çift yönlü öğrenilmiş video sıkıştırma için uçtan uca hız bozulma optimizasyonu

  1. Tez No: 684618
  2. Yazar: MUSTAFA AKIN YILMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. PINAR SARISARAY BÖLÜK

    DOÇ. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR

  2. Multiple objective optimization for video streaming

    Video akıtımı için çok hedef işlevli eniyileme

    TANIR ÖZÇELEBİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. MURAT TEKALP

  3. 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

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP

  4. Kablosuz haberleşme için uçtan uca otokodlayıcı tasarımı

    End to end autoencoder design for wireless communication

    MUSTAFA BAYRAM AYAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERTUĞRUL ÇELEBİ

  5. 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

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KUŞCU