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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-17 14:05 疑似的な未来フレーム特徴量を考慮したPredNetの予測性能改善に関する検討 ○坂間奏斗・関口俊一・亀山 渉（早大）  IMQ2022-81 IE2022-158 MVE2022-111 |
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| 抄録 | （和） | 筆者らは、DNNベースの映像フレーム予測方式の一つであり、脳の予測符号化理論を証明するために提案されたPredNetの映像符号化における動き補償予測への適用可能性を検討している。本稿では、PredNetに対して疑似的な未来に相当する位置のフレームに関する特徴量を利用した予測構造を追加することで、双方向予測相当の効果を狙う手法を検討した。具体的には、PredNetの各層における畳み込みLSTM（Representation）を複数用意し、過去フレームの特徴量と疑似的に生成する未来フレームの特徴量を合成することで予測フレームの特徴量を構成する手法である。提案手法をKITTIデータセットと自作した高解像度映像データセットで実験した結果、オリジナルのPredNetに対し、MSE、SSIMにおける平均予測精度が改善した。しかし、手ブレ等が多く、予測が困難な映像部分では予測精度が低下したため、汎用性が高い疑似的未来フレーム特徴量の生成方法を今後の課題として検討する必要がある。 |
| （英） | We have been studying the applicability of PredNet, one of the DNN-based video frame prediction methods proposed to prove the predictive coding theory of human brain, to motion compensated prediction in video coding. In this paper, we propose a method that aims to achieve an effectively equivalent to bi-directional prediction by adding a prediction structure to PredNet that uses features related to frame at positions corresponding to pseudo-future. Specifically, the proposed method implements multiple convolutional LSTMs (Representation) in each layer of PredNet, and composes the features of the predicted frame by combining the features of past frames and the generated features of pseudo-future frames. Experimental results of the proposed method on the KITTI dataset and the self-made high-resolution video dataset show that the average prediction accuracy in MSE and SSIM can be improved compared to the original PredNet. However, the prediction accuracy decreases in the video parts that are difficult to predict due to camera shake and so on. Therefore, a method for generating features of pseudo-future frames that is more versatile needs to be considered as a future issue. | |
| キーワード | （和） | 映像予測符号化 / PredNet / Convolutional LSTM / フレーム予測 / / / / |
| （英） | Predictive Video Coding / PredNet / Convolutional LSTM / Frame Prediction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 439, IE2022-158, pp. 315-320, 2023年3月. | |
| 資料番号 | IE2022-158 | |
| 発行日 | 2023-03-08 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2022-81 IE2022-158 MVE2022-111 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ IE MVE CQ |
| 開催期間 | 2023-03-15 - 2023-03-17 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館（那覇市） |
| 開催地（英） | Okinawaken Seinenkaikan (Naha-shi) |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc（AC） |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2023-03-IMQ-IE-MVE-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 疑似的な未来フレーム特徴量を考慮したPredNetの予測性能改善に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Consideration on Improving Prediction Accuracy of PredNet by Combining Features of Pseudo-future Frame. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 映像予測符号化 / Predictive Video Coding |
| キーワード(2)（和/英） | PredNet / PredNet |
| キーワード(3)（和/英） | Convolutional LSTM / Convolutional LSTM |
| キーワード(4)（和/英） | フレーム予測 / Frame Prediction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂間 奏斗 / Kanato Sakama / サカマ カナト |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 関口 俊一 / Shunichi Sekiguchi / セキグチ シュンイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 亀山 渉 / Wataru Kameyama / カメヤマ ワタル |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-17 14:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2022-81, IE2022-158, MVE2022-111 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.437(IMQ), no.439(IE), no.440(MVE) |
| ページ範囲 | pp.315-320 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-08 (IMQ, IE, MVE) |
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