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Titel: All-Intra Rate Control Using Low Complexity Video Features for Versatile Video Coding
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Kurzfassung:

Versatile Video Coding (VVC) allows for large compression efficiency gains over its predecessor, High Efficiency Video Coding (HEVC). The added efficiency comes at the cost of increased runtime complexity, especially for encoding. It is thus highly relevant to explore all available runtime reduction options. This paper proposes a novel first pass for two-pass rate control in all-intra configuration, using low-complexity video analysis and a Random Forest (RF)-based machine learning model to derive the data required for driving the second pass. The proposed method is validated using VVenC, an open and optimized VVC encoder. Compared to the default two-pass rate control algorithm in VVenC, the proposed method achieves around 32% reduction in encoding time for the preset faster, while on average only causing 2% BD-rate increase and achieving similar rate control accuracy.

Schlagworte: Rate control, Complexity reduction, Random Forest, Machine learning, VVC
Publikationstyp: Beitrag in Proceedings (Autorenschaft)
Erscheinungsdatum: 08.10.2023 (Print)
Erschienen in: ICIP '23 Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing
ICIP '23 Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing
zur Publikation
 ( IEEE Xplore Digital Library; )
Titel der Serie: -
Bandnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: S. 2760 - 2764

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Keine Version vorhanden
Erscheinungsdatum: 11.09.2023
ISBN (e-book):
  • 978-1-7281-9835-4
eISSN: -
DOI: http://dx.doi.org/10.1109/icip49359.2023.10222792
Homepage: https://ieeexplore.ieee.org/document/10222792
Open Access
  • Online verfügbar (nicht Open Access)
Erscheinungsdatum: 08.10.2023
ISBN:
  • 978-1-7281-9835-4
ISSN: -
Homepage: https://ieeexplore.ieee.org/document/10222792

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  • 1020 - Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Peer Reviewed
  • Ja
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  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
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