Tile-Weighted Rate-Distortion Optimized Packet Scheduling for 360$^\circ$ VR Video Streaming

360度虚拟现实视频流媒体的一个主要挑战是在网络带宽有限的情况下保证高质量。目前，大多数研究都集中在基于瓦片的自适应比特率流媒体上，以减少带宽消耗，但网络节点中的资源并没有得到充分利用。本文提出了一个瓦片加权率失真（TWRD）数据包调度优化系统，以减少数据量并提高视频质量。提出了一种多模式时空注意转换器，用于预测视点的概率，并用于动态加权瓦片和相应的数据包。确定应该删除哪些数据包的数据包调度问题被制定为一个优化问题，通过动态规划解决。实验结果表明，所提出的方法在各种条件下优于现有方法。

提高360度VR视频流媒体的质量并减少带宽消耗

使用基于瓦片加权的码率失真（TWRD）数据包调度优化系统，通过多模态空时注意力变换器动态加权瓦片和对应数据包，解决数据包调度问题，从而减少数据量并提高视频质量

实验结果表明，该方法在各种条件下优于现有方法。论文提出的多模态空时注意力变换器可以预测观点概率，用于动态加权瓦片和对应数据包。论文还提出了一个动态规划算法来解决数据包调度问题，并使用了多个数据集进行实验

当前的研究集中在基于瓦片的自适应码率流媒体上，该论文提出的TWRD数据包调度优化系统是一个新的解决方案。相关研究包括《基于深度学习的360度视频流媒体数据包调度优化》和《基于瓦片的自适应码率流媒体的数据包调度方法》