VCM을 위한 공간적 리샘플링 기술에 관한 성능 분석

안은빈; 김아영; 곽상운; 정순흥; 정원식; 추현곤; 서광덕

doi:10.5909/JBE.2024.29.6.879

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안은빈 (연세대학교) 김아영 (한국전자통신연구원) 곽상운 (한국전자통신연구원) 정순흥 (한국전자통신연구원) 정원식 (한국전자통신연구원) 추현곤 (한국전자통신연구원) 서광덕 (연세대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제29권 제6호

발행연도: 2024.11

수록면: 879 - 887 (9page)

DOI: 10.5909/JBE.2024.29.6.879

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최근 괄목할 만한 발전을 이룬 머신 비전은 다양한 산업 및 연구 분야에서 활용되고 있다. 특히, 머신 비전에서 활용되는 영상이 급격하게 늘어나면서 기존 인간의 시각 인지를 기반으로 발전된 비디오 압축 방식이 아닌 기계의 특성을 고려한 새로운 압축 방식인 VCM에 대한 논의가 이뤄지고 있다. 특히, VCM에서 채택된 MI-RPR 기반 적응형 공간적 리샘플링 기술은 입력 영상의 주요 객체 식별 가능성을 고려하기 위하여 사전 분석을 진행하고, 분석된 정보를 토대로 영상의 해상도를 적응적으로 적용하여 부호화하기 때문에 기계 임무의 정확도를 최대한 유지하면서도 비교적 안정적으로 부호화 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 MI-RPR 기반의 적응형 공간적 리샘플링 기술을 소개하고, 146차 회의 이후에 보고된 CE0 보고서를 기반으로 공간적 리샘플링 기술의 적용이 VCM 성능에 미치는 영향을 상세히 분석한다. 공간적 리샘플링 기술의 활성화를 통해 VCM-RS v0.8.1과 v0.9에서 각각 BD-rate 6.08%, 4.27% 만큼 VCM의 성능 개선 효과를 얻을 수 있다.

#VCM #MPEG #Spatial resampling #RPR #Object occupancy distribution

참고문헌 (22)

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L. Duan, J. Liu, W. Yang, T. Huang and W. Gao, “Video coding for machines: A paradigm of collaborative compression and intelligent analytics,” IEEE Transactions on Image Processing, Vol.29, pp.8680-8695, 2020.

W. Gao, S. Liu, X. Xu, M. Rafie, Y. Zhang, I. Curcio, “Recent standard development activities on video coding for machines,” arXiv:2105.12653, 2021. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.12653

WG 04, “Working draft 3 of video coding for machines,” ISO/IEC JTC1/SC29/WG4 output document N0467, April 2024.

B. Bross, et al., “Overview of the versatile video coding (VVC) standard and its applications,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 31, no. 10, pp. 3736-3764, 2021. doi: https://doi.org/10.1109/TCSVT.2021.3101953

WG 4, “Common test conditions for video coding for machines,” ISO/IEC JTC1/SC29/WG4 output document N00467, February 2024.

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