基于神经网络的帧内预测和变换核选择

Posted 2022-11-24 Dillon2015

本文来自JVET-T0073提案《neural network-based intra prediction with transform selection in VVC》

 

简介

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文中提出利用神经网络使用左侧和上方参考像素直接生成预测块，以及预测使用LFNST时的变换核索引和是否需要转置。在VTM-8.0上，all intra配置下YUV的BD-Rate分别为-3.36%，-2.95%，-2.97%，编解码时间分别是395%和3575%,random access配置下YUV的BD-Rate分别为-1.52%，-1.00%，-1.26%，编解码时间分别是159%和723%。

整体框架

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针对不同尺寸块一共训练了8个模型，4x4,8x4,16x4,32x4, 8x8,16x8,16x16,32x32。

使用模型对块wxh的处理过程用  表示，  表示模型参数。对于给定的wxh块Y，其相邻像素用X统一表示如Fig.1所示，X包括Y上方的  像素和左侧的  像素。整体流程如Fig.1，X经过预处理后被送入网络，网络输出为  和grpIdx1，gapIdx2，  经过后处理生成Y的预测块  。其中网络输出的grpIdx1，gapIdx2是预测的LFNST变换核索引和是否进行转置操作。

基于神经网络的帧内预测

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预处理操作

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Fig.1中对X进行的预处理操作包括以下4个步骤：

• X中的参考像素除以2^(b-8)，b表示位深。

• 对可获得的参考像素（已重建）减去均值u。

• 将不可获得的参考像素设为255。

• 如果min(h,w)<=8，上一步得到结果被展平（flattened），这是因为对于min(h,w)<=8的块网络采用全连接处理。如果min(h,w)>8，上一步的结果被分为两个矩形部分，Y上方的参考像素X0和左侧的X1，这是因为网络对于min(h,w)>8的块采用卷积处理。所以如果min(h,w)<=8则预处理后输出的  是  维向量，否则  

网络结构

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如果min(h,w)<=8，则网络结构是全连接网络，如表1，

对于16x16的块使用卷积网络，且该网络由3个子网络构成，如Fig.3，

3个子网络的具体结构如表2、3、4，

对于32x32的块也使用卷积网络，且该网络也由3个子网络构成，如Fig.3，各子网络的结构如表5、6、7，

后处理操作

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Fig.1中的后处理操作包括将输入reshape为wxh尺寸，加上可获取的参考像素的均值u，然后乘以2^(b-8)，

LFNST选择

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如Fig.1，网络模型的输出还包含grpIdx1，gapIdx2。根据grpIdx1，gapIdx2可以选择LFNST的变换核和是否对变换系数进行转置，如表8。

模型传输

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亮度块的模型标志位传输

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VVC码流中通过nnFlag标志位表示帧内预测是否使用神经网络。如果亮度块wxh的尺寸满足T且参考像素未超出图像边界则码流中会传输nnFlag标志位，否则只使用传统帧内预测模式。

色度块的模型标志位传输

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如果色度块对应的亮度块使用神经网络进行帧内预测，且色度块的尺寸满足T，则DM用于表示色度块是否使用神经网络，否则DM还是表示PLANAR模式。

上下文信息传输

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在神经网络处理流程中，预处理阶段可能会垂直下采样、水平下采样、转置等，这些上下文信息规定如下，

LFNST的预测编码

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grpIdx可以采用预测编码，编码端和解码端分别如Fig.5和Fig.6，

实验结果

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模型训练细节如表10，

模型推导如表11，

实验结果如下，

加上LFNST参数的预测编码后结果为，

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