ICIP2020 Facebook 业界研讨会

本文来自ICIP2020，FaceBook的工程师们为我们呈现了这个媒体行业的研讨会，内容包括4个部分，最后是小组讨论环节。

Facebook的视频业务及其面临的问题：

• 提升视频的BD-rate
• 降低计算需求或能量足迹
• 减少内存足迹
• 高稳定性，可靠性以及近乎无限的伸缩能力
• 应对百万级别的视频规模

Instagram如何优化大规模的视频质量——Haixia Shi:

• ABR palyback需要对视频处理
• 大规模的挑战：巨量上载，受限服务器容量，UGC
• 优化目标：提升压缩效率，减少计算花费，确保高可靠性
• 优化策略：
  • 选择最佳编码参数集
  • 内容相关的编码优化
  • 使用模糊度来选择参数
  • 启发式搜索策略
  • 全局优先级

使用视觉质量指标来优化视频分发——Cosmin Stejerean

• 优化的关键选项：分辨率，码率，质量
• 质量vs码率：理论与实际的曲线
• 烦恼与接受程度
• 定义MOS分数

硬件加速的节能转码——Gaurang Chaudhari, Xing C. Chenm Deepa Palamadai Sundar, Visala Vaduganathan

• FB的视频转码工作流，能效是关键
• 跨编码器优化与HDR编码优化
  • 跨编码器数据共享
  • 10bit编码优化
• 提出Quality Metrics架构
  • 质量指标计算复杂度高，软件计算的时间开销大
  • 硬件计算架构，DMA控制器，计算核心
  • 支持PSNR，SSIM，MS-SSIM，VIF，无参考模糊度量
  • 上下采样支持，块级别分数支持，近似计算
• 结果与结论
  • 定制硬件对于大规模转码可极大提升能效
  • QM架构可以继续增强，以支持色度分量和VMAF分数
  • 利用跨编码器的决策可以进一步降低硬件能耗