arXiv cs.MM· Zhe Zhang, Haiwei Dong, Marc St-Hilaire, Abdulmotaleb El Saddik·· 2 天前评分38
DIA：面向云游戏的深度强化学习兴趣感知 ABR 方案
DIA: A Deep Reinforcement Learning-Based Interest-Aware ABR Scheme for Cloud Gaming
导读
针对云游戏在无线网络下高分辨率、低延迟传输的难题，研究者提出基于深度强化学习的兴趣感知 ABR 方案 DIA，借助现成语义分割模型实现对象级码率调整，并通过基于 Transformer 的特征提取器和兴趣感知奖励函数识别关键对象。该方案依据玩家游戏内移动速度、对象特征和网络状况自适应调整码率，无需眼动追踪等额外硬件。实验显示，在 5G 场景下 DIA 的归一化平均 QoE 至少比 SOTA ABR 算法高 20%。
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