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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
한희지 (한밭대학교) 곽상운 (한국전자통신연구원) 윤정일 (한국전자통신연구원) 정원식 (한국전자통신연구원) 서정일 (한국전자통신연구원) 최해철 (한밭대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2021 하계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
39 - 42 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

신경망 특징맵 부호화를 위한 특징맵 재배열 및 압축 방법
한희지 ,  곽상운 ,  윤정일 외 3명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2021.06 학술대회자료

2020

신경망 특징맵 부호화를 위한 특징맵 재배열 방법
한희지 ,  곽상운 ,  윤정일 외 3명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 영상 혹은 비디오를 이용한 신경망 기반 기술들이 활발히 응용되고 있으며, 신경망이 처리하는 임무도 다양하고 복잡해지고 있다. 이러한 신경망 임무의 다양성과 복잡성은 더욱 많은 비디오 데이터를 요구하기 때문에 비디오 데이터를 효과적으로 전송할 방법이 필요하다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 MPEG 에서는 신경망 기계 소비에 적합한 비디오 부호화 표준 개발을 위해서 Video Coding for Machines 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 특징 맵 부호화 효율을 개선하기 위해 특징 맵 채널 간의 유사도가 높도록 특징맵 채널을 재배열하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안 방법으로 VCM 의 OpenImages 데이터셋의 5000 개 검증 영상 중 임의 선택된 360 개 영상에 대해 부호화 효율을 평가한 결과, 객체 검출 임무의 정확도가 유지되면서 모든 양자화 값에 대해 화소당 비트수가 감소했으며, BD-rate 측면에서 2.07%의 부호화 이득을 얻었다.

목차

요약
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 결과
4. 결론
참고 문헌

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