Qualitätsskalierbare Punktwolkengeometrie-Codierung mit einem qualitätsgesteuerten Latenzwahrscheinlichkeitsschätzer

Core Concepts

Die vorgeschlagene Scalable Quality Hyperprior (SQH)-Codierung ermöglicht eine qualitätsskalierbare Codierung der Punktwolkengeometrie, indem sie eine qualitätsgesteuerte Latenzwahrscheinlichkeitsschätzung (QuLPE) verwendet, um eine höherwertige Version der Punktwolkenrepräsentation basierend auf einer verfügbaren niedrigeren Qualitätsbasis zu decodieren.

Abstract

Die weit verbreitete Verwendung von Punktwolken (PW) für immersive visuelle Anwendungen hat zu sehr heterogenen Empfangsbedingungen und Geräten geführt, insbesondere in Bezug auf Netzwerk, Hardware und Anzeigemöglichkeiten. In diesem Szenario ist die Qualitätsskalierbarkeit, d.h. die Fähigkeit, ein Signal bei unterschiedlichen Qualitäten durch schrittweises Decodieren eines einzelnen Bitstroms zu rekonstruieren, eine wichtige Anforderung, die bisher noch nicht zufriedenstellend adressiert wurde, insbesondere bei den meisten lernbasierten PW-Codierungslösungen.
Diese Arbeit schlägt ein qualitätsskalierbare Schema namens Scalable Quality Hyperprior (SQH) vor, das an lernbasierte statische Punktwolkengeometrie-Codecs anpassbar ist und einen qualitätsgesteuerten Latenzwahrscheinlichkeitsschätzer (QuLPE) verwendet, um eine hochwertige Version einer lernbasierten PW-Repräsentation basierend auf einer verfügbaren niedrigeren Qualitätsbasis zu decodieren. SQH ist in den zukünftigen JPEG-PW-Codierungsstandard integriert und ermöglicht die Erstellung eines geschichteten Bitstroms, der zur schrittweisen Decodierung der PW-Geometrie mit zunehmender Qualität und Genauigkeit verwendet werden kann.
Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass SQH die Qualitätsskalierbarkeit mit sehr begrenzter oder sogar keiner Kompressionsleistungseinbuße im Vergleich zur entsprechenden nicht-skalierbaren Lösung bietet und somit die erheblichen Kompressionsgewinne gegenüber anderen State-of-the-Art-PW-Codecs beibehält.

Stats

Die Verwendung von Punktwolken für immersive, realistische und interaktive Anwendungen erfordert oft Millionen von Punkten, was den Einsatz effizienter Codieralgorithmen zu einer dringenden Anforderung macht.
Lernbasierte Codierungsansätze haben in den letzten Jahren zu hervorragenden Kompressionsleistungen und Verarbeitungsfähigkeiten im komprimierten Bereich für viele Signalmodalitäten geführt.

Quotes

"Die weit verbreitete Verwendung von Punktwolken (PW) für immersive visuelle Anwendungen hat zu sehr heterogenen Empfangsbedingungen und Geräten geführt, insbesondere in Bezug auf Netzwerk, Hardware und Anzeigemöglichkeiten."
"In diesem Szenario ist die Qualitätsskalierbarkeit, d.h. die Fähigkeit, ein Signal bei unterschiedlichen Qualitäten durch schrittweises Decodieren eines einzelnen Bitstroms zu rekonstruieren, eine wichtige Anforderung, die bisher noch nicht zufriedenstellend adressiert wurde, insbesondere bei den meisten lernbasierten PW-Codierungslösungen."

Key Insights Distilled From

Point Cloud Geometry Scalable Coding with a Quality-Conditioned Latents Probability Estimator

by Dani... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07698.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die SQH-Codierung erweitert werden, um verschiedene Abtastfaktoren für unterschiedliche Zielbitraten/-qualitäten zu unterstützen?

Um verschiedene Abtastfaktoren für unterschiedliche Zielbitraten/-qualitäten zu unterstützen, könnte die SQH-Codierung durch die Implementierung einer Strategie für das latente Upsampling erweitert werden. Dies würde es ermöglichen, dass die SQH-Lösung flexibler wird und verschiedene Abtastfaktoren für unterschiedliche Zielqualitäten berücksichtigen kann. Durch die Anpassung des Upsampling-Prozesses in der SQH-Codierung könnte die Latenz aus den vorherigen Schichten effizient genutzt werden, um die latente Darstellung für höhere Qualitätsstufen zu verbessern. Dies würde es ermöglichen, dass die SQH-Lösung eine breitere Palette von Anwendungsfällen abdeckt und eine noch bessere Qualitätsskalierbarkeit bietet.

Wie effektiv wäre der SQH-Ansatz bei der Anwendung auf andere autoencoder-basierte Codecs wie JPEG AI und andere lernbasierte Bildcodecs?

Der SQH-Ansatz könnte auch auf andere autoencoder-basierte Codecs wie JPEG AI und andere lernbasierte Bildcodecs effektiv angewendet werden. Da der SQH-Ansatz darauf abzielt, die latente Darstellung zu verbessern und die Qualitätsskalierbarkeit zu ermöglichen, könnte er in ähnlichen Codec-Modellen erfolgreich implementiert werden. Durch die Nutzung der Latenz aus den vorherigen Schichten als Seiteninformation könnte der SQH-Ansatz die Effizienz der Entropiekodierung verbessern und die RD-Leistung der Codecs insgesamt steigern. Dies würde dazu beitragen, die Kompressionsleistung zu optimieren und gleichzeitig die Flexibilität und Skalierbarkeit der Codecs zu erhöhen.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Hyperpriors in JPEG PCC durch die Latenz aus den vorherigen Schichten als Seiteninformation zu verbessern?

Eine Möglichkeit, die Hyperpriors in JPEG PCC durch die Latenz aus den vorherigen Schichten als Seiteninformation zu verbessern, besteht darin, die QuLPE-Modellarchitektur zu optimieren. Durch die Integration von Mechanismen, die die Latenz aus den vorherigen Schichten effektiv nutzen, könnte die QuLPE-Modellarchitektur weiterentwickelt werden, um eine präzisere Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die latente Darstellung zu ermöglichen. Dies würde es dem Modell ermöglichen, die Seiteninformation besser zu nutzen und die Effizienz der Entropiekodierung zu steigern. Darüber hinaus könnten fortschrittlichere neuronale Netzwerkstrukturen und Trainingsstrategien implementiert werden, um die Leistungsfähigkeit der QuLPE-Modelle zu verbessern und die Qualitätsskalierbarkeit der Codecs insgesamt zu optimieren.