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전상균 (동아대학교) 이동민 (동아대학교) 추현곤 (한국전자통신연구원(ETRI)) 서정일 (동아대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
207 - 210 (4page)

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컴퓨터 비전 인공지능 엔진이 임무를 수행함에 있어서 임무 수행 능력은 유지하면서도 처리하는 영상 정보의 양을 최대한 줄이는 것을 목표로 하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술(VCM)에 대한 국제 표준화가 진행되고 있다. VCM 의 두 트랙 중 피처 맵을 부, 복호화하는 FCM 은 영상 데이터를 압축하고 비트스트림을 생성하는 단계에서 기존의 영상 부호화 표준인 VVC 를 내부 코덱으로 사용하고 있다. 이는 FCM 의 End-To-End 훈련을 어렵게 하고, 파인 튜닝을 강제함으로써 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 FCM 의 내부 코덱을 End-To-End 딥러닝 기반 코덱으로 변경함으로써 FCM 의 성능 개선 가능성과 End-To-End 훈련의 가능성을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. DCVC-FM
3. End-To-End 딥러닝 기반 코덱을 적용한 FCM
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
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