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使用CNN预测HEVC的CU分割 (6) -- 计算模型的BDB

使用CNN预测HEVC的CU分割 (6) -- 计算模型的BDB

作者: Hardy_ | 来源:发表于2019-11-24 20:30 被阅读0次

    许多论文中,验证神经网络模型的效果的指标主要是:

    • 编码时间,缩短了多少
    • Bjøntegaard delta bit rate (BDBR),增加了百分之多少
    • Bjøntegaard delta peak signal-to-noise rate (BD-PSNR),下降了多少dB

    有了上一篇文章中提到的pipeline,这三个指标的计算十分简单,所需要做的就是准备至少四个YUV测试序列(YUV视频),每个YUV,使用HEVC自带的编码器编码一遍,再使用集成了神经网络模型的编码器编码一遍。编码完成之后,命令行会出现下面的信息:

    HEVC output

    里面有几个我们需要的信息:

    • Bitrate
    • Y-PSNR
    • Total Time

    其中我们自己就可以计算出编码时间减少了多少。那BDBR和BD-PSNR怎么计算呢,一般都是使用现成的工具,有Python版本的,C语言的,Matlab的,也有Excel版本的,这些工具只需要输入四组 (Bitrate,Y-PSNR)的数据,就可以输出BDBR的变化和BD-PSNR的变化。我收集了一些不同版本的工具:

    Tools for calculating BDBR and BD-PSNR from HEVC outputs

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