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저자정보
Ayoung Kim (Yonsei University) Eun-Vin An (Yonsei University) Soon-heung Jung (Electronics and Telecommunications Research Institute) Won-Sik Cheong (Electronics and Telecommunications Research Institute) Hyon-Gon Choo (Electronics and Telecommunications Research Institute) Kwang-deok Seo (Yonsei University)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제7호
발행연도
2023.12
수록면
911 - 917 (7page)
DOI
10.5909/JBE.2023.28.7.911

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Video coding technology for machines aims to enhance the compression ratio while maintaining machine inference performance. Meanwhile, Reference Picture Resampling (RPR) of Versatile Video Coding (VVC) could save the bitrate by downscaling the spatial resolution of the reference picture based on PSNR. In this paper, we propose a machine-vision-based RPR by modifying RPR from a machine-vision perspective that could reduce resulting bitrate while maintaining machine inference performance. By employing the proposed method, BD-rate reduction could be achieved by -14.48%, and BD-mAP could be improved by 3.46%.
#VCM #RPR #Spatial resampling #Machine-vision #MPEG

목차

Abstract
I. Introduction
Ⅱ. Review of related works
Ⅲ. Machine-vision-based reference picture resampling (MV-RPR)
Ⅳ. Experimental results
V. Conclusion
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
H. Kwon, S. Cheong, J. Choi, T. Lee, and J. Seo, Standardization trends in video coding for machines, Electronics and Telecommunications Trends, 35 (2020), 102-111. google schola L. Duan, J. Liu, W. Yang, T. Huang, and W. Gao, Video coding for machines: A paradigm of collaborative compression and intelligent analytics, IEEE Trans. on Image Processing, 29, 8680-8695, 2020. google schola Call for Evidence for Video Coding for Machines, ISO/IEC JTC 1/SC29/WG2 N42, Jan. 2021. google schola Call for Proposals for Video Coding for Machines, ISO/IEC JTC 1/SC29/WG 2 N191, Apr. 2022. google schola Call for Evidence on Video Coding for Machines, ISO/IEC JTC 1/SC29/WG2 N215, Jul. 2022. google schola

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