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より高いコーディング効率を達成するために、最新の多用途ビデオコーディング(VVC)標準は、クワッドツリーとマルチタイプツリー(QTMT)、インラスブパーティション(ISP)、インラーブロックコピー(IBC)を含む一連の新しいインコーディング技術を採用しています。しかし、これによりVVCはすべての予測モードとQTMTのパーティションタイプを通過して最適な組み合わせを見つける必要があるため、インコーディングがより複雑になります。本論文では、コーディングの複雑さを減少させるために、モード選択と予測終了の2つの側面からVVCのための迅速なアルゴリズムを提案します。モード選択に関しては、適応モードプルーニング(AMP)が提案され、効果がないモードを除去します。まず、新たに導入されたモード(IBCとISP)がすべてのブロックに対して効果的でないため、学習ベースの分類器がそれらを賢く除去するために設計されます。次に、通常のモードについては、候補モードをソートし、最初の数候補に対して最適モードである確率を高めるためにアンサンブル意思決定戦略が提案されています。これにより、冗長な候補をより効率的に除去できます。予測終了に関しては、現在の深さレベルの異なる最適モードが残りのインラ予測の異なる終了確率をもたらすことがわかりました。したがって、モード依存終了(MDT)が提案され、最適モードを介して適切なモデルを選択し、残りの深さレベルの不要なインラ予測を終了します。提案されたアルゴリズムはVVCテストモデルに実装され、シミュレーション結果は、0.93%から1.08%のBDBRの増加のみで51%から53%の時間節約を達成できることを示しています。
Dong et al. (Thu,) はこの問題を研究しました。