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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 330 - 340 (11page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.3.330
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컴퓨터 비전 인공지능 엔진이 임무를 수행함에 있어서 임무 수행 능력은 유지하면서 처리하는 영상 정보의 양을 최대한 줄이는 것을 목표로 하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술(VCM)에 대한 국제 표준화가 진행되고 있다. VCM은 백본 네트워크 잠재공간의 Feature를 대상으로 하는 FCM과 이미지나 영상 신호를 대상으로 하는 VCM으로 구분하여 표준화가 진행되고 있으나, 부호화기의 최종 단계에서 영상 데이터를 압축하고 비트스트림을 생성하는 단계에서는 기존의 영상 부호화 표준인 VVC를 내부 코덱으로 사용하고 있다. 이는 FCM과 VCM의 성능 개선을 제한하는 결과를 초래하고 있으며, 딥러닝 네트워크와 E2E 딥러닝 영상 부호화 네트워크를 동시에 훈련하여 성능을 최적화할 가능성도 배제하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 FCM과 VCM의 내부 코덱을 딥러닝 기반 코덱으로 변경함으로써 FCM과 VCM의 성능 개선 가능성을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. VCM Architecture의 구성과 End-To-End 딥러닝 기반 비디오 코덱의 적용
Ⅲ. 실험 및 결과 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
D. Lee, S. Jeon, Y. Jeong, J. Kim, and J. Seo, “Exploring the Video Coding for Machines Standard: Current Status and Future Directions,” Jounal of Broadcast Engineering, Vol. 28, No. 7, pp.888-903, December 2023.
I. O. f. Standardization, “ISO/IEC 23090-3:2021 – Information technology – Coded representation of immersive media – Part 3: Versatile video coding,” 2021.
Cheng, Z., Sun, H., Takeuchi, M., & Katto, J. Learned image compression with discretized gaussian mixture likelihoods and attention modules. InProceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition(pp. 7939-7948), 2020.
Sang-Kyun Kim et. al., [VCM] CfP response: Region-of-interest based video coding for machine, ISO/IEC JTC1/SC29/WG2/m60758, October 2022.
Li, Jiahao, Bin Li, and Yan Lu. “Neural video compression with diverse contexts.” Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2023.
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