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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이해림 (경남대학교) 이주영 (한국전자통신연구원) 조승현 (경남대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2021 하계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
43 - 46 (4page)

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최근 기계 임무수행에 사용되는 데이터양이 증가함에 따라 기계를 위한 효율적인 영상 압축방식의 필요성이 높아졌다. 기존의 비디오 코덱은 HVS (Human Visual System) 특성을 고려한 기술이기 때문에 부호화 과정에서 기계 임무수행에 필요하지 않은 정보를 효과적으로 제거할 수 없다. 반면 심층신경망 기반 압축네트워크의 경우, 원본 영상으로부터 기계 임무수행에 필수적인 데이터만을 추출하여 부호화 하도록 학습할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 압축 심층신경망과 기계 임무수행 네트워크로 구성되는 VCM (Video Coding for Machine) 프레임워크를 제안하고 학습에 의한 압축효율 향상을 검증한다. 이를 위해 압축 심층신경망을 객체탐지 임무수행 네트워크와 함께 학습시킨 결과, VVC (Versatile Video Coding) 대비 평균 61.16%의 BD-rate 감소가 확인되었다. 뿐만 아니라, 학습된 압축 심층신경망은 객체분할 임무수행에서도 VVC 대비 평균 58.43%의 BD-rate 감소를 보여 다중 기계 임무의 효율적 수행이 가능함을 확인할 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 배경기술
3. 본론
4. 실험 및 결과분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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윤용욱 ,  한규웅 ,  김동하 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2022 .11
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박성욱 ,  이해림 ,  이주영 외 2명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2020 .11

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