Apprentissage pour l’encodage vidéo nouvelle génération

Vous êtes invité-e-s à venir assister à la soutenance de thèse de Yiqun LIU (Equipe Sirocco) qui se tiendra le 11/12/23 à 14h, en Salle Petri Turing. La soutenance sera suivie d'un pot en salle Sein.

ATTENTION dans le cadre du plan VIGIPIRATE la règle suivante s'applique pour cet évènement :
L’accès du public à cette soutenance est contraint à une inscription préalable obligatoire auprès de caroline [*] tanguyinria [*] fr – L’accès ne sera pas autorisé sans inscription préalable. Par ailleurs, les visiteurs ne porteront ni bagage ni sac .

Titre : Apprentissage pour l’encodage vidéo nouvelle génération
Mot clés : VVC, Codage inter, Réduction de la complexité, CNN, Partitionnement

Résumé :

L’encodage vidéo avec le dernier codec Versatile Video Coding (VVC) requiert d’importantes ressources de calcul. Malgré son impact sur le temps d’encodage global, peu d’études portent sur l’accélération de l’en-
codage inter. Cette thèse se concentre ainsi sur ce  sujet, en proposant des approches de partitionnement rapide. Notre première contribution consiste à utiliser un CNN léger pour réduire l’espace de recherche de partitionnement. En estimant la carte de profondeur des décisions de partitionnement QT, ce CNN nous permet d’élaguer l’espace de recherche de l’arbre MT initial. Les expériences montrent que ce travail peut réduire d’un tiers la complexité, pour une perte légère en efficacité de codage.
Dans la deuxième partie, nous améliorons la première contribution en proposant une nouvelle structure CNN associé à un algorithme d’accélération. La carte de profondeur QT et les décisions MT sont prédites simultanément, réduisant davantage l’espace de recherche. Le compromis efficacité et accélération d’encodage obtenu surpasse l’état de
l’art.

Dans la dernière partie, nous proposons une méthode de partitionnement rapide multi débit pour les scénarios de streaming. Les données collectées à partir d’encodages à bas débits sont exploités pour accélérer les encodages à débits supérieurs. 40% de la complexité est reduite en appliquant notre approche à l’encodeur VVenc, avec une perte raisonnable