Видеокодек для машин кажется хорошей темой для первого апреля, но, основываясь на недавнем пресс-релизе Gyrfalcon Technology, это может стать реальностью, поскольку компания стала партнером China Telecom и предложила новый видеокодек под названием “Видеокодирование для машин” (VCM), который обеспечивает сжимающее кодирование для машинного зрения и гибридного зрения человека и машины.
Очевидно, в недавнем исследовании, опубликованном Cisco в 2018 году, люди станут игроками в сфере “бизнеса по просмотру видео”, а приложения взаимодействия машина-машина (M2M) в течении следующих четырех лет будут использовать наибольшее количество интернет-видео трафика. Таким образом, целью группы VCM будет создание нового стандарта, который улучшит стандарты кодирования и декодирования видео предыдущего поколения, такие как H.264 (AVC), H.265 (HEVC) и H.266 (VVC).
Пока что предоставлено немного информации и ни одну группу VCM не получится найти в веб-поисковике. Очевидно, что это будет не для роботов, а скорее для ИИ и IoT применений, которые могут использовать компьютерное зрение. Людям нравится использовать много цветов (10-бит / 12-битная глубина цвета) и высокое разрешение (1080p и 4K), но последние алгоритмы машинного обучения бывают только с 4-битной глубиной и довольно низкими разрешениями (320×240 или даже ниже), поэтому можно только предположить, что VCM будет оптимизирован для подобных случаев использования.
Помимо China Telecom и Gyrfalcon, в группу VCM исследовательская группа Johanneum из Граца (Австрия), Ганноверский университет имени Лейбница (Германия), Пекинский университет, Чжэцзянский университет, Институт вычислительной техники, в составе Китайской академии наук, Huawei, ZTE, Lulu, Sony, NEC, Softbank, Honda, Samsung и LG.
Если вы планируете следить за развитием стандарта, то для этой цели был создан список рассылки и в одной из тем была опубликована презентация под названием “Requirements of video analysis and semantic compression_Yuan ZHANG.pptx”.
Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.