Avancées dans la compression vidéo avec l'apprentissage profond

Le contenu vidéo représente une grosse partie de ce que les gens regardent en ligne. En 2021, ça comptait environ 82 % de tout le trafic internet. Ce chiffre est en hausse parce que de plus en plus de gens veulent des vidéos de haute qualité, comme des films en 4K et des diffusions en direct. Pour partager ces vidéos, on a besoin de meilleures façons de les compresser, surtout quand la vitesse internet peut être lente. Ces dernières années, plusieurs nouveaux modèles de compression vidéo utilisant l'apprentissage profond ont vu le jour. Certains de ces modèles peuvent fonctionner aussi bien, voire mieux, que les anciennes méthodes comme x264 et x265.

#Le défi de la compression vidéo

La compression vidéo basée sur l'apprentissage profond implique de prendre une vidéo et de la réduire en taille sans perdre de qualité. Beaucoup de ces modèles essaient de garder les détails importants tout en enlevant ce qui n'est pas nécessaire. Ils regardent généralement comment les images changent d'une à l'autre. Ce changement est souvent mesuré à l'aide de ce qu'on appelle le flux optique, qui aide à comprendre comment les choses bougent entre les images.

Malgré les améliorations, ces modèles rencontrent encore quelques problèmes. Ils font souvent des suppositions sur comment compresser la vidéo basées sur certaines hypothèses. Ça peut mener à des erreurs, surtout quand le modèle se retrouve devant des parties d'une vidéo où les choses bougent vite ou où des objets se chevauchent. Ces erreurs peuvent causer des soucis plus tard quand la vidéo est reconstruite.

#L'Incertitude Prédictive

Quand les modèles font des prédictions, ils ont parfois peu de confiance dans leurs suppositions, ce qui peut mener à des erreurs. Cette incertitude peut être divisée en deux types :

1. Incertitude aléatoire : C'est le bruit qui vient des données elles-mêmes. Par exemple, si une vidéo a beaucoup de mouvement, le modèle peut ne pas capter les détails avec précision. Ce genre d'incertitude ne peut pas être réduit juste en utilisant plus de données.

2. Incertitude épistémique : Ce genre d'incertitude vient de la façon dont le modèle a été entraîné. Si le modèle n'a pas vu assez d'exemples, il pourrait faire de mauvais choix, surtout dans des situations complexes.

La plupart des modèles d'apprentissage profond actuels ne prennent pas bien en compte ces incertitudes. Ils donnent souvent une seule réponse, en supposant qu'elle est correcte, ce qui peut causer des problèmes plus tard. Le résultat est que les vidéos peuvent ne pas avoir l'air aussi bonnes après compression, principalement parce que le modèle n'a pas bien représenté l'incertitude.

Pour résoudre ces problèmes, certains modèles ont été proposés pour mieux exprimer cette incertitude. Une idée intéressante est d'utiliser des groupes de modèles plutôt qu'un seul. En faisant faire des prédictions à plusieurs modèles, on peut mieux cerner l'incertitude. Cette méthode utilise quelque chose qu'on appelle un Ensemble, où chaque modèle fournit une estimation différente. Quand ces estimations sont combinées, elles peuvent mieux refléter l'incertitude dans les prédictions.

#L'approche en ensemble

L'approche en ensemble permet à un modèle de générer plusieurs prédictions à partir de différentes branches, reflétant l'incertitude plus clairement. Dans la compression vidéo, cela signifie qu'au lieu de se fier à une seule prédiction pour des choses comme les vecteurs de mouvement et les résidus, le modèle produit plusieurs sorties puis les combine.

De cette façon, pour chaque prédiction, le modèle donne aussi une idée de la fiabilité de cette prédiction. En regardant la variance entre les prédictions de l'ensemble, on peut voir là où le modèle est plus confiant et là où il ne l'est pas. Cette méthode aide à améliorer la qualité globale de la compression vidéo.

#Avantages de l'approche en ensemble

Le principal avantage d'utiliser un ensemble est que ça aide à capturer l'incertitude prédictive. Chaque modèle individuel dans l'ensemble peut faire des suppositions différentes parce qu'ils ont été entraînés de façon légèrement différente. Cette diversité permet à la sortie combinée d'être plus robuste. Quand le modèle se trouve face à des scènes complexes, où le mouvement est rapide ou les objets se chevauchent, avoir plusieurs prédictions aide à prendre de meilleures décisions.

De plus, cette méthode permet un affinage des prédictions de compensation de mouvement. Au lieu de dépendre d'une seule supposition sur comment un objet bouge dans la vidéo, le modèle peut regarder diverses sorties pour avoir une vision plus claire. Ça mène à une meilleure qualité dans les cadres reconstruits finaux.

#Tirer le meilleur parti de l'incertitude

Pour améliorer la performance du modèle basé sur l'ensemble, une fonction de perte spéciale a été proposée. Cette fonction encourage les modèles dans l'ensemble à faire des prédictions diverses tout en travaillant efficacement ensemble. En entraînant les modèles à être différents les uns des autres, on peut tirer parti de leurs perspectives uniques, ce qui mène à de meilleurs résultats globaux.

En plus, intégrer une méthode d'entraînement adversarial peut aider à rendre le modèle plus robuste. Cette méthode introduit de petits changements intentionnels dans les données d'entraînement pour aider le modèle à mieux gérer les situations inattendues. Dans la compression vidéo, un tel entraînement vise à créer des représentations latentes plus fluides, ce qui signifie que le modèle peut mieux gérer le bruit de quantification.

#Apprentissage profond dans la compression vidéo

Les méthodes d'apprentissage profond ont transformé de nombreux domaines, et la compression vidéo ne fait pas exception. Les deux approches courantes qui ont émergé sont :

1. Modèles à une étape : Ces modèles traitent la vidéo d'un coup, généralement en utilisant des techniques comme des autoencodeurs 3D. Ils peuvent être rapides mais risquent de perdre des détails importants.

2. Modèles à deux étapes : Ces modèles décomposent la tâche en deux parties : d'abord générer une image prédite, puis coder les résidus. Ils sont plus complexes mais peuvent produire des résultats de meilleure qualité.

Alors que les modèles à une étape peuvent être plus rapides, les modèles à deux étapes peuvent être plus efficaces pour capturer les détails de la vidéo, surtout dans des scènes compliquées. Cependant, les deux types peuvent avoir des difficultés avec l'exactitude, particulièrement dans les zones où le mouvement est rapide ou les caractéristiques se chevauchent.

#Évaluation de la performance

Pour évaluer comment ces modèles performent, plusieurs métriques sont utilisées. Une méthode courante consiste à regarder les taux de Distorsion de Bitrate (BD), qui comparent la quantité de données utilisées dans la compression par rapport à la qualité de la vidéo produite. L'objectif est toujours de réduire la quantité de données nécessaires tout en gardant la vidéo jolie.

Ces évaluations montrent généralement que les modèles plus récents font mieux que les anciens. C'est un domaine de recherche continu car de nouvelles techniques et améliorations sont constamment en développement.

#Visualiser l'incertitude

Visualiser l'incertitude dans les prédictions peut donner des idées sur la performance du modèle. En regardant comment les prédictions varient entre différentes images, on peut voir où le modèle a du mal. Par exemple, les zones avec des objets en mouvement rapide ou des formes complexes montrent souvent une incertitude plus élevée.

Ces visualisations aident les chercheurs et les développeurs à comprendre les forces et les faiblesses de leurs modèles. Elles peuvent renforcer les efforts pour affiner encore les modèles en identifiant les zones nécessitant des améliorations.

#Directions futures

Il y a beaucoup de domaines potentiels pour améliorer la compression vidéo basée sur l'apprentissage profond. Une direction prometteuse est de développer des techniques qui aident à gérer l'incertitude plus efficacement, surtout du côté de l'encodeur du processus. En s'attaquant à l'incertitude dès le départ, les modèles pourraient devenir encore plus robustes et capables de gérer une variété de scénarios réels.

Une autre zone à explorer est l'intégration de nouveaux types de données. En entraînant les modèles sur différents types d'entrées, les chercheurs peuvent augmenter les capacités de généralisation des systèmes de compression vidéo. Cela pourrait impliquer l'utilisation de différentes résolutions vidéo ou types, élargissant la compréhension du modèle.

#Conclusion

Le paysage de la compression vidéo évolue continuellement, entraîné par la montée des techniques d'apprentissage profond. Alors que la demande pour du contenu vidéo de haute qualité augmente, affiner les méthodes de compression devient essentiel. En utilisant des approches en ensemble, en abordant l'incertitude et en incorporant des stratégies d'entraînement avancées, il est possible d'améliorer significativement la compression vidéo.

Le chemin n'est pas encore terminé, et il y a plein de place pour l'innovation. Avec la recherche et le développement en cours, l'avenir de la compression vidéo semble prometteur.