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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 977 - 980 (4page)
이용수
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최근 신경망 기술의 발전에 힘입어, 영상 처리, 패턴 인식 등 다양한 분야에서 신경망 기술이 적용되면서 기계를 위한 영상 압축 기술의 요구가 커지고 있다. 이러한 기계를 위한 영상 압축 기술에는 VVC를 활용하여 특징맵을 압축하는 기술이 있는데, 신경망을 통해 융합된 특징맵을 압축/복원하는 방법으로 이루어진다. 하지만, VVC를 활용한 특징맵 압축 기술은 VVC가 미분이 불가능하여 종단 간 학습을 통한 압축 잡음 학습이 불가능 하다는 한계가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계를 해결하여 VVC를 활용하는 특징맵 압축 모델에 압축 잡음을 반영하고, 압축 잡음에 강인한 모델을 구성하는 방법을 제시한다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. VVC-based Learnable Multi Scale Feature Compression
4.실험
5. 결과 및 향후 과제
참고문헌
참고문헌 (0)
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