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저자정보
윤규리 (경희대학교) 정혜원 (경희대학교) 김영웅 (경희대학교) 김연희 (한국전자통신연구원) 정세윤 (한국전자통신연구원) 김휘용 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2022 하계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
438 - 441 (4page)

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자율주행, IoT 등 많은 양의 영상 정보를 실시간으로 처리해야 하는 기술과 mobile device 등의 기기에서 Machine Learning 연산을 하는 소프트웨어들이 등장함에 따라 사람을 위한 영상을 출력하는 영상 부호화 기술 대신 기계의 vision task 성능을 위해 특화된 영상 부호화 기술의 필요성이 대두됐다. 본 연구에서는 영상에서 추출한 특징맵을 Neural-Net based Video Coding 모델을 이용해 압축률과 기계의 vision task 성능을 동시에 최적화한다. 또한, 하드웨어 친화적인 block-based 처리와 이로 인한 성능 저하를 최소화하기 위해 적응적 resizing 방식을 제안한다.

목차

요약
1. Introduction
2. Related Works
3. Model Architecture
4. Experiments
5. Conclusion
6. Appendix
참고문헌

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