Vi studerar domänspecifika videostreaming. Speciellt riktar vi oss till en strömmande inställning där de videor som ska strömmas från en server till en klient alla är i samma domän och de måste komprimeras till en liten storlek för låg latent överföring. Flera populära video streaming tjänster, såsom videospel streaming tjänster GeForce Now och Twitch, faller i denna kategori. Medan konventionella videokomprimering standarder som H.264 används ofta för denna uppgift, vi hypotes att man kan utnyttja egenskapen att videorna är alla i samma domän för att uppnå bättre videokvalitet. Baserat på denna hypotes, föreslår vi en ny video komprimering pipeline. Speciellt använder vi först H.264 för att komprimera domänspecifika videor. Vi tränar sedan en ny binär autoencoder för att koda överblivna domänspecifika resterande information frame-by-frame till binära representationer. Dessa binära representationer komprimeras sedan och skickas till klienten tillsammans med H.264 strömmen. I våra experiment visar vi att vår pipeline ger konsekventa vinster över standard H.264-komprimering över flera referensdatauppsättningar samtidigt som vi använder samma kanalbandbredd.
Tsai m.fl. föreslå en djup efterbehandling filterkodning fel av H.264 i domänspecifika videor REF.
Learning Binary Residual Representations for Domain-specific Video Streaming
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}