Low-complexity research for next-generation VVC standard and its neural network extension

下一代VVC标准及其神经网络扩展的低复杂度研究

基本信息

  • 批准号：
    21K17770
  • 负责人：
    孫 鶴鳴
  • 金额：
    $ 1.75万
  • 依托单位：
    Waseda University
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份：
    2021
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

This research aims at reducing the complexity of the latest video compression standard Versatile Video Coding (VVC), from the aspect of both algorithm and architecture. For the algorithm, we developed a fast intra encoding for video coding for machine (VCM) framework, and a low complexity convolutional neural network filter. For the architecture, we proposed a reconfigurable multiple transform selection architecture for VVC.
本研究旨在从算法和结构两个方面降低最新视频压缩标准通用视频编码（VVC）的复杂度。对于该算法，我们开发了一个快速帧内编码的视频编码的机器（VCM）框架，和一个低复杂度的卷积神经网络滤波器。针对该结构，提出了一种可重构的VVC多变换选择结构。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
An Area-efficient Unified Transform Architecture for VVC
F-LIC: FPGA-based Learned Image Compression with a Fine-grained Pipeline
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  • DOI：
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Heming Sun;Qingyang Yi;Fangzheng Lin;Lu Yu;Jiro Katto;Masahiro Fujita
  • 通讯作者：
    Masahiro Fujita
A Hardware Architecture for Adaptive Loop Filter in VVC Decoder
VVC解码器中自适应环路滤波器的硬件架构
  • DOI：
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Xin Wang;Heming Sun;Jiro Katto;Yibo Fan
  • 通讯作者：
    Yibo Fan
Streaming-Capable High-Performance Architecture of Learned Image Compression Codecs
Improving Multiple Machine Vision Tasks in the Compressed Domain
改进压缩域中的多个机器视觉任务
  • DOI：
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Jinming Liu;Heming Sun;Jiro Katto
  • 通讯作者：
    Jiro Katto
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