后疫情時代,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,機器已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人們生活中的第三只“眼”,如工業(yè)質(zhì)檢,無人駕駛,智慧城市等應(yīng)用愈加依賴與視頻信息分析與理解,而使得視頻能夠更利于機器分析的同時能夠進一步節(jié)省帶寬成的壓縮技術(shù)成為了這一系列行業(yè)應(yīng)用的剛需,面向機器的視頻編碼VCM(video coding for machine)應(yīng)運而生。
2019年運動圖像專家組(Moving Picture Experts Group, MPEG)第127次會議宣布成立AHG VCM(Ad Hoc Group on Video Coding for Machines)機器視覺編碼工作組,工作組研究面向機器視覺或者人機混合視覺的下一代視頻編碼標準,為機器視覺應(yīng)用場景提供高壓縮率、高任務(wù)精度的視頻/特征壓縮技術(shù)。Nokia, Ericsson, Intel, Sumsung, Interdigital, 騰訊, 阿里巴巴, 中國電信, oppo, vivo, 中科院等公司和組織參與該工作組。
騰訊在VCM的工作中擔(dān)任了重要的角色,擔(dān)任AHG聯(lián)合主席,為工作組提供了包含標注的視頻數(shù)據(jù)集(Tencent Video Dataset, TVD) [1][2], 并被工作組采納成為檢測、分割和跟蹤任務(wù)的通用測試數(shù)據(jù)集。另外,騰訊牽頭制定了通用測試條件(Common test conditions, CTC)和評測框架,為相關(guān)技術(shù)的驗證提供規(guī)范化的流程。同時,騰訊也一直積極參與技術(shù)路線的推進,成功響應(yīng)了工作組的多次證據(jù)征集(Call for Evidence, CfE)和提案征集(Call for Proposals, CfP),并在后續(xù)標準化進程中擔(dān)任核心實驗(Core experiments, CE)召集人等角色來推動技術(shù)方案的發(fā)展。
過去幾年中,工作組進行了大量的基礎(chǔ)調(diào)研,證明了在機器視覺任務(wù)場景下傳統(tǒng)視頻編碼技術(shù)存在著較大的提升空間,同時針對目標檢測、分割、跟蹤等典型機器視覺任務(wù)建立了規(guī)范的測試數(shù)據(jù)集和通用測試條件。基于這些前期工作,工作組于2022年4月正式發(fā)布提案征集(Call for Proposal, CfP),獲得了來自工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的積極參與響應(yīng),展示了機器視覺編碼的巨大應(yīng)用潛力。目前,標準化仍在持續(xù)進行中。
去年,制定了H.266/VVC標準的工作組JVET(Joint Video Experts Team)也成立了新的 AHG 專題組(AHG15),該工作組將針對H.266/VVC與H.265/HEVC這一系列標準進行進一步優(yōu)化,幫助其在面向機器場景下可以更大程度的提升機器識別精度和進一步節(jié)省帶寬。目前最新一代編碼標準H.266/VVC相較上一代編碼標準H.265/HEVC,在相同質(zhì)量下可以節(jié)省約50%帶寬,而該工作組預(yù)期可在H.266/VVC的基礎(chǔ)上更近一步節(jié)省50%帶寬。隨著這一技術(shù)的逐漸成熟,可以預(yù)見未來面向機器的編碼器將有更廣闊的應(yīng)用前景。
[1] An Open Dataset for Video Coding for Machines Standardization | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
[2] A Video Dataset for Learning-based Visual Data Compression and Analysis | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
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