VVC层级结构中基于神经网络的参考帧生成

Posted 2021-12-11 Dillon2015

​本文来自JVET-X0060 《NN-based Reference Frame Interpolation for VVC Hierarchical Coding Structure》

提案针对VVC的层级结构提出了基于深度神经网络（DNN）的参考帧生产方法。在编码和解码过程中，参考列表中的两个重建帧作为网络输入，输出为新生成的帧。新生成的帧再经过一个滤波网络的处理，然后插入到参考列表最后的位置。该方法Y、U、V节省的码率分别为1.47%/4.19%/3.85%。

介绍

VVC中，重建帧存储在DPB（Decoded Picture Buffer）中，在帧间预测进行运动补偿过程中会从DPB中选择几帧构建参考图像列表（RPL，Reference Picture List）。参考帧的内容会极大的影响帧间预测性能，当参考帧压缩失真越小和当前帧内容越相似时，帧间预测效果越好。提案通过DNN合成更好的参考帧来提升帧间预测性能。

框架

提案算法的框架如Fig.1所示，

提案的算法是针对RA配置，在RA配置的层级结构中，当前帧的参考帧既可以来自前面也可以来自后面。为了给当前帧生成参考帧，网络选择两个离当前帧最近且等距离的参考帧作为输入。

网络生成新参考帧的过程如上式所示，在RA配置中，GOP size=32，  表示网络生成新帧的操作，  表示POC=p的帧，  表示   的重建帧。上式表示网络对于时域层为  的帧  生成新帧  的过程。需要主要的是，只有时域层为{6, 5, 4}的帧需要处理。

上述过程生成的帧和QP map作为一个滤波网络的输入，最终生成新的参考帧。新生成的参考帧同时插入L0和L1，且POC和当前帧相同，运动补偿过程无需修改，且码流中也不需要传输额外信息。

网络结构

Fig.2是生成参考帧的网络结构，该网络基于2D Unet，将2D Unet中的2D卷积操作改为3D卷积操作形成的3D Unet。每个3D卷积是一个五维滤波器  ，其中t=2表示输入帧数，(h,w)表示kernel尺寸， 和 表示输入输出通道数。

Fig.3是滤波网络，由多个ResBlocks 构成，该网络的输入是前面生成的参考帧和QP map。

训练配置：

Network  Information in Training Stage
Mandatory	GPU Type	GPU: A100
	Framework:	PyTorch v1.9
	Number of GPUs per Task	1
	Epoch:	300
	Batch size:	16
	Loss function:	L1
	Training time:	7 Days for interpolation net, 4 days for filter  net
	Training data information:	Vimeo
	Training configurations for  generating compressed training data (if different to VTM CTC):	QP = 22, 27, 32, 37, 42
Optional
	Number of iterations
	Patch size	256x256
	Learning rate:	1e-4
	Optimizer:	ADAM
	Preprocessing:
	Mini-batch selection process:
	Other information:

测试配置：

Network Information in Inference Stage
Mandatory	HW  environment:
	GPU  Type	CPU only
	Framework:	PyTorch  v1.9
	Number  of GPUs per Task	0
	Total  Parameter Number	-K for interpolation net, 2707K for  filter net
	Parameter  Precision (Bits)	32
	Memory  Parameter (MB)	481MB  for interpolation net, 10.2MB for filter net
	Multiplay  Accumulate (MAC) /pixel	-K for interpolation net, 704K for Filter net
Optional
	Total  Conv. Layers
	Total  FC Layers
	Total  Memory (MB)
	Batch  size:
	Patch  size
	Changes  to network configuration or weights required to generate rate points
	Peak  Memory Usage (Total)
	Peak  Memory Usage (per Model)
	Border  handling
	Other  information:

实验结果

实验平台为VTM11，配置为RA。表3是同时使用插帧网络和滤波网络的结果，表4是不使用滤波网络的结果。

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