I VP9, en 64 × 64 superblock kan rekursivt sönderdelas hela vägen till block av storlek 4 × 4. Kodaren utför kodningsprocessen för varje möjlig partitionering och den optimala väljs genom att minimera kostnaden för hastighet och distorsion. Detta system säkerställer kodning kvalitet, men också ger stora beräknings komplexitet och betydande CPU-resurser. I detta dokument, för att påskynda partitionen sökning utan att offra kvaliteten, föreslår vi ett flernivå maskininlärning-baserat system för tidig uppsägning. En viktad Support Vector Machine klassificerare tränas för varje blockstorlek. De binära klassificeringarna används för att bestämma att förutsatt ett block, om det är nödvändigt att fortsätta sökningen ner till mindre block, eller för att utföra tidig uppsägning och ta den aktuella blockstorleken som den sista. Klassificeringarna är dessutom utbildade med varierande feltolerans för olika blockstorlekar, dvs. en strängare feltolerans används för större blockstorlek jämfört med de mindre för att kontrollera kodarens prestandafall. Omfattande experimentella resultat visar att det föreslagna ramverket för HD- och 4K-videor ger anmärkningsvärd upphastighet (20-25 %) med mindre än 0,03% prestandaminskning mätt i Bjøntegaard delta bithastighet (BDBR) jämfört med nuvarande VP9 kodbas 1.
En flernivå-SVM-baserad system för tidig uppsägning för VP9 blockpartitionering antogs i REF, som minskade kodningstiden med 20-25% mot mindre än 0,03% ökning av BD-hastigheten i interläge.
Multi-Level Machine Learning-based Early Termination in VP9 Partition Search
{'venue': 'Visual Information Processing and Communication', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}