LVC-LGMC: Joint Local and Global Motion Compensation for Learned Video Compression

Concetti Chiave

Proposing a joint local and global motion compensation module (LGMC) for learned video compression to address the limitations of existing models.

Sintesi

Abstract:

Existing video compression models focus on local contexts, neglecting global correlations.
Proposed LGMC integrates flow net and cross attention for joint local and global motion compensation.
Introduction:

Learned video compression addresses challenges in increasing video data volume.
Models employ flow net or DCN for motion estimation, followed by motion codec.
Proposed LVC-LGMC Method:

Combines flow-based local compensation with attention-based global compensation.
Multi-scale motion compensation adopted for accurate motions.
Experiments:

Trained on Vimeo-90k dataset with rate-distortion loss optimization.
LVC-LGMC outperforms baseline DCVC-TCM in rate-distortion performance.
Analyses and Discussions:

Bit allocation analysis shows lower bit consumption in motion representation with LVC-LGMC.
Ablation studies demonstrate the importance of global context for improved performance.
Conclusion:

LGMC enhances learned video compression by capturing both local and global redundancies effectively.

Statistiche

"The proposed LVC-LGMC reduces 10% bit-rates on MCL-JCV test sequences."
"The parameter numbers of the proposed LVC-LGMC and DCVC-TCM are 14.09M and 10.71M, respectively."

Citazioni

"The proposed method significantly boosts the model performance."
"Our LVC-LGMC has significant improvements over baseline DCVC-TCM."

Approfondimenti chiave tratti da

LVC-LGMC

by Wei Jiang,Ju... alle arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.00680.pdf

Domande più approfondite

How can the LGMC module be further optimized to handle even larger-scale movements

LGMCモジュールをさらに最適化するための方法は、以下のようなアプローチが考えられます。

Hierarchical Attention Mechanism: LGMCモジュール内で階層的な注意機構を導入し、大規模な動きに対応できるようにします。これにより、異なるスケールの動きを効果的に捉えることが可能となります。
Adaptive Context Windowing: 動きの大きさに応じてコンテキストウィンドウサイズを自動調整する仕組みを導入します。これにより、局所的およびグローバルな情報が適切に取得されます。

What potential drawbacks or limitations might arise from relying heavily on cross attention for global motion compensation

クロスアテンションを主要手法として使用することから生じる潜在的欠点や制限事項は次の通りです。

計算複雑性: クロスアテンションは通常、二乗オーダーの計算量を必要とするため、高解像度ビデオ圧縮では処理負荷が増加しやすいです。
長距離依存性への制約: クロスアテンションは一部分しか見えていない場合でも全体像を把握しやすくしますが、長距離依存関係（例：フレーム間で数十フレーム以上）への対応能力は限定されています。

How can the concepts of efficient attention be applied to other areas within video compression technology

効率的注意メカニズム（efficient attention）のコンセプトはビデオ圧縮技術内で他の領域にも適用可能です。具体的な展開方法は以下です：

エントロピー符号化：画像/ビデオ符号化中だけでなく音声符号化でも効率的注意メカニズムを利用してエントロピー符号化手法を改善し、高速かつ正確な情報伝送および再現性能向上させます。
品質予測：品質予測モデル内で効率的注意メカニズムを採用して画像/ビデオ品質評価精度向上やリソース削減等目指した新たな予測手法開発します。