[发明专利]具有强化学习渲染感知比特率控制的视频编码方法和系统

说明书

与视频编码相关的技术包括强化学习渲染感知比特率控制。

背景技术

在视频压缩(编解码)系统中，每秒处理或消耗的比特的量(或者说比特率)被控制，以实现目标压缩效率、良好的视频质量、网络带宽随时间的稳定性(例如，具有目标平均比特每秒)。可以通过使用基于具有预设内容的特定图像而训练的硬编码的启发式规则、机器学习或者深度学习技术来设置比特率。由于比特率设置技术对之前未经历过或者未训练过的新情形没有足够的适应能力，因而比特率经常会导致较低的性能和/或较差的图像质量。此外，常规的编码器在适用于以下系统时不具有渲染域特征的优势：所述系统渲染人工计算机生成图像(例如，计算机游戏)，然后对这些图像进行编码并将这些图像发送到远程设备以进行显示。

附图说明

在附图中以示例的方式而不是限制的方式示出了本文描述的素材。为了示出的简单和清楚，附图中示出的元素不一定是按比例绘制的。例如，为了清楚，一些元素的尺寸可能相对于其他元素被夸大。此外，在认为适当时，在附图之间重复附图标记以指示出对应的或相似的元素。在附图中：

图1是根据本文的至少一个实现方式的图像处理系统的示意图；

图2是根据本文的至少一个实现方式的具有渲染感知比特率控制的视频编码的示例方法的流程图；

图3是根据本文的至少一个实现方式的具有强化学习比特率控制的视频编码的示例方法的流程图；

图4是根据本文的至少一个实现方式的图像渲染方法的示意性流程图；

图5是根据本文的至少一个实现方式的用于进行具有强化学习渲染感知比特率控制的编码的图像处理系统的示意图；

图6是根据本文的至少一个实现方式的具有强化学习渲染感知比特率控制的视频编码的方法的详细流程图；

图7是根据本文的至少一个实现方式的用于针对强化学习比特率控制对行动者策略网络进行训练的图像处理系统的示意图；

图8是根据本文的至少一个实现方式的用于针对强化学习比特率控制对评价者价值网络进行训练的图像处理系统的示意图；

图9是示例系统的示意图；

图10是另一示例系统的示意图；以及

图11示出了完全根据本公开的实现方式中的至少一些实现方式布置的示例设备。

具体实施方式

现在参考附图描述一个或多个实现方式。虽然讨论了具体的配置和布置，但应当理解这么做仅是为了说明的目的。相关领域的技术人员将认识到，在不脱离描述的精神和范围的情况下，可以采用其他配置和布置。相关领域的技术人员将清楚，本文描述的技术和/或布置还可被用在与本文所述不同的各种其他系统和应用中。

虽然接下来的描述阐述了例如可在诸如片上系统(system-on-a-chip，SoC)架构之类的架构中体现的各种实现方式，但本文描述的技术和/或布置的实现方式不限于特定的架构和/或计算系统，而是可由用于类似的目的任何架构和/或计算系统实现。例如，以下项可以实现本文描述的技术和/或布置：采用例如多个集成电路(integrated circuit，IC)芯片和/或封装的各种架构，和/或各种商业或消费者计算设备和/或电子设备，例如，互联网或云服务器、游戏引擎、游戏机、机顶盒、智能电话、平板设备、膝上型电脑、电视机、计算机、移动游戏设备、虚拟、增强或修正现实耳机等。此外，虽然接下来的描述可阐述许多具体细节，例如，逻辑实现方式、系统组件的类型和相互关系、逻辑分区/集成选择等，但可在没有这种具体细节的情况下实现要求保护的主题。在其他情况中，可能没有详细示出一些素材，例如，控制结构和完整软件指令序列，以免模糊本文公开的素材。