approfondimento - Computer Vision - # 可擴展視頻編碼

專為人類和機器設計的可學習可擴展視頻編碼

Q: 在未來，隨著機器視覺技術的進步，我們是否可以預見到視頻編碼完全以機器為中心的時代？

雖然機器視覺技術正在迅速發展，我們也看到了像本文提出的這種以機器為中心的視頻編碼方法的出現，但預測視頻編碼是否會完全以機器為中心還為時過早。 以下是一些需要考慮的因素： 人類觀看的需求: 雖然機器視覺應用正在增加，但人類觀看仍然是視頻編碼的主要目的。視頻會議、娛樂和廣播等應用仍然需要高質量的視頻重建以供人類觀看。 混合應用的興起: 許多新興應用，例如虛擬實境、增强實境和自動駕駛，都需要同時滿足人類和機器的需求。在這些情況下，可擴展的視頻編碼方法，例如本文提出的方法，可能比完全以機器為中心的編碼更具優勢。 標準化和相容性: 現有的視頻編碼標準，如 HEVC 和 VVC，主要針對人類觀看進行了優化。向完全以機器為中心的編碼的轉變將需要新的標準和基礎設施，這將是一個漫長而複雜的過程。 總之，雖然以機器為中心的視頻編碼在未來可能會變得更加重要，但不太可能完全取代以人類為中心的編碼。更可能的情況是，可擴展的編碼方法將變得越來越普遍，這些方法可以在單個比特流中同時滿足人類和機器的需求。

Q: 如果基層編碼的信息丟失或損壞，是否會對增強層的視頻重建質量產生影響？

是的，如果基層編碼的信息丟失或損壞，會對增強層的視頻重建質量產生負面影響。 這是因為，如文中所述，增強層的編碼是基於條件編碼的，它依賴於基層的信息來進行有效的視頻重建。具體來說： 增強層的運動估計和補償: 增強層的運動信息是基於基層重建幀進行估計的。如果基層信息丟失或損壞，將導致運動估計不準確，進而影響增強層的運動補償和最終的視頻重建質量。 增強層的時間上下文挖掘: 增強層使用時間上下文挖掘（TCM）模塊來生成多尺度時間上下文，這些上下文作為條件編碼的預測器。TCM 模塊的輸入包括基層特徵和先前重建的增強層幀。因此，基層信息的丟失或損壞會直接影響 TCM 模塊的輸出，進而影響增強層的編碼效率和重建質量。 增強層的熵模型: 增強層的熵模型利用基層特徵、時間上下文和先前解碼的增強層特徵來估計概率分佈，從而實現高效的熵編碼。基層信息的丟失或損壞會降低熵模型的準確性，導致比特率增加或重建質量下降。 因此，在這種可擴展的視頻編碼方法中，確保基層信息的完整性和正確性對於實現高質量的增強層視頻重建至關重要。

Q: 這種可擴展的視頻編碼方法如何應用於虛擬實境或增强實境等需要高數據傳輸速率和低延遲的應用場景？

雖然這種可擴展的視頻編碼方法在需要連續機器視覺分析和偶爾人類觀看的應用中表現出色，但將其直接應用於虛擬實境（VR）或增强實境（AR）等需要高數據傳輸速率和低延遲的場景會面臨挑戰。 以下是一些需要解決的關鍵問題： 高分辨率和高幀率： VR 和 AR 應用通常需要比傳統視頻更高的分辨率和幀率才能提供身臨其境的體驗。這意味著需要編碼和傳輸的數據量顯著增加，對編碼效率和傳輸带宽提出了更高的要求。 低延遲需求： VR 和 AR 應用對延遲非常敏感，因為任何延遲都會破壞用户的沉浸感並可能導致暈動症。而該編碼方法的增強層依賴於基層的信息，這可能會引入額外的處理延遲。 視點渲染： VR 和 AR 通常需要根據用户的頭部運動渲染不同的視點。這需要對視頻內容進行額外的處理和傳輸，而該編碼方法主要關注單視點視頻編碼。 為了使這種可擴展的視頻編碼方法適應 VR 和 AR 應用，可以考慮以下改進方向： 針對高分辨率和高幀率優化編碼效率： 可以探索更高效的神經網絡架構和熵模型，以在保持低比特率的同時處理 VR 和 AR 內容所需的大數據量。 減少編碼和解碼延遲： 可以研究並行處理技術和低延遲神經網絡架構，以最小化編碼和解碼過程中的延遲。 整合多視點編碼技術： 可以將該方法與現有的多視點視頻編碼技術（如多視點視頻編碼（MVC）和基於深度的渲染（DBR））相結合，以支持 VR 和 AR 應用。 總之，要將這種可擴展的視頻編碼方法應用於 VR 和 AR 應用，需要克服一些挑戰。但通過進一步的研究和開發，它在這些新興領域具有潛在的應用前景。

Concetti Chiave

本文提出了一種新型可學習的雙層視頻編碼方法，旨在同時滿足機器視覺任務和人類觀看需求。

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arxiv.org

標題： 專為人類和機器設計的可學習可擴展視頻編碼
作者： Hadi Hadizadeh 和 Ivan V. Baji´c
期刊： EURASIP 圖像與視頻處理期刊
年份： 2024
卷數： 41
DOI： HTTPS://DOI.ORG/10.1186/S13640-024-00657-W

本研究旨在開發一種新型視頻編碼方法，能夠在單一比特流中同時滿足機器視覺分析和人類觀看需求，並解決傳統編碼方法在僅需機器分析時效率低下的問題。

Approfondimenti chiave tratti da

Learned Scalable Video Coding For Humans and Machines

by Hadi... alle arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.08978.pdf

Learned Scalable Video Coding For Humans and Machines

Domande più approfondite

在未來，隨著機器視覺技術的進步，我們是否可以預見到視頻編碼完全以機器為中心的時代？

雖然機器視覺技術正在迅速發展，我們也看到了像本文提出的這種以機器為中心的視頻編碼方法的出現，但預測視頻編碼是否會完全以機器為中心還為時過早。
以下是一些需要考慮的因素：

人類觀看的需求: 雖然機器視覺應用正在增加，但人類觀看仍然是視頻編碼的主要目的。視頻會議、娛樂和廣播等應用仍然需要高質量的視頻重建以供人類觀看。
混合應用的興起:  許多新興應用，例如虛擬實境、增强實境和自動駕駛，都需要同時滿足人類和機器的需求。在這些情況下，可擴展的視頻編碼方法，例如本文提出的方法，可能比完全以機器為中心的編碼更具優勢。
標準化和相容性:  現有的視頻編碼標準，如 HEVC 和 VVC，主要針對人類觀看進行了優化。向完全以機器為中心的編碼的轉變將需要新的標準和基礎設施，這將是一個漫長而複雜的過程。
總之，雖然以機器為中心的視頻編碼在未來可能會變得更加重要，但不太可能完全取代以人類為中心的編碼。更可能的情況是，可擴展的編碼方法將變得越來越普遍，這些方法可以在單個比特流中同時滿足人類和機器的需求。

如果基層編碼的信息丟失或損壞，是否會對增強層的視頻重建質量產生影響？

是的，如果基層編碼的信息丟失或損壞，會對增強層的視頻重建質量產生負面影響。
這是因為，如文中所述，增強層的編碼是基於條件編碼的，它依賴於基層的信息來進行有效的視頻重建。具體來說：

增強層的運動估計和補償:  增強層的運動信息是基於基層重建幀進行估計的。如果基層信息丟失或損壞，將導致運動估計不準確，進而影響增強層的運動補償和最終的視頻重建質量。
增強層的時間上下文挖掘:  增強層使用時間上下文挖掘（TCM）模塊來生成多尺度時間上下文，這些上下文作為條件編碼的預測器。TCM 模塊的輸入包括基層特徵和先前重建的增強層幀。因此，基層信息的丟失或損壞會直接影響 TCM 模塊的輸出，進而影響增強層的編碼效率和重建質量。
增強層的熵模型:  增強層的熵模型利用基層特徵、時間上下文和先前解碼的增強層特徵來估計概率分佈，從而實現高效的熵編碼。基層信息的丟失或損壞會降低熵模型的準確性，導致比特率增加或重建質量下降。
因此，在這種可擴展的視頻編碼方法中，確保基層信息的完整性和正確性對於實現高質量的增強層視頻重建至關重要。

這種可擴展的視頻編碼方法如何應用於虛擬實境或增强實境等需要高數據傳輸速率和低延遲的應用場景？

雖然這種可擴展的視頻編碼方法在需要連續機器視覺分析和偶爾人類觀看的應用中表現出色，但將其直接應用於虛擬實境（VR）或增强實境（AR）等需要高數據傳輸速率和低延遲的場景會面臨挑戰。
以下是一些需要解決的關鍵問題：

高分辨率和高幀率： VR 和 AR 應用通常需要比傳統視頻更高的分辨率和幀率才能提供身臨其境的體驗。這意味著需要編碼和傳輸的數據量顯著增加，對編碼效率和傳輸带宽提出了更高的要求。
低延遲需求： VR 和 AR 應用對延遲非常敏感，因為任何延遲都會破壞用户的沉浸感並可能導致暈動症。而該編碼方法的增強層依賴於基層的信息，這可能會引入額外的處理延遲。
視點渲染： VR 和 AR 通常需要根據用户的頭部運動渲染不同的視點。這需要對視頻內容進行額外的處理和傳輸，而該編碼方法主要關注單視點視頻編碼。
為了使這種可擴展的視頻編碼方法適應 VR 和 AR 應用，可以考慮以下改進方向：

針對高分辨率和高幀率優化編碼效率：  可以探索更高效的神經網絡架構和熵模型，以在保持低比特率的同時處理 VR 和 AR 內容所需的大數據量。
減少編碼和解碼延遲： 可以研究並行處理技術和低延遲神經網絡架構，以最小化編碼和解碼過程中的延遲。
整合多視點編碼技術： 可以將該方法與現有的多視點視頻編碼技術（如多視點視頻編碼（MVC）和基於深度的渲染（DBR））相結合，以支持 VR 和 AR 應用。
總之，要將這種可擴展的視頻編碼方法應用於 VR 和 AR 應用，需要克服一些挑戰。但通過進一步的研究和開發，它在這些新興領域具有潛在的應用前景。