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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 132 - 141 (10page)
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매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화시에 예측 영상으로 활용하요 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (high effciency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 352×288이고 프레임 율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 스케일러블 HEVC (SHVC) 개요
Ⅲ. 심층신경망 업스케일링 기반의 스케일러블 비디오 부호화 프레임워크
Ⅳ. 실험 환경 및 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
G. J. Sullivan, J.-R. Ohm, W.-J. Han, T. Wiegand, “Overview of the High Efficiency Video Coding (HEVC) standard,” IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 22, pp. 1648-1667, Dec. 2012.
B. Bross, Working Draft 1 of Versatile Video Coding, document JVET-J1001, Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, Apr. 2018.
E. Agustsson, F. Mentzer, M. Tschannen, L. Cavigelli, R. Timofte, L. Benini, L. V. Gool, “Soft-to-hard vector quantization for end-to-end learning compressible representations,” Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems, Long beach, California, pp. 1141-1151, 2017.
J. Balle, V. Laparra, E. P. Simoncelli, “End-to-end optimized image compression,” Proceeding of International Conference on Learning Representations, Toulon, France, 2017.
C.-Y. Wu, N. Singhal, P. Krahenbuhl, “Video compression through image interpolation,” Proceeding of European Conference on Computer Vision, Munich, Germany, 2018.
B. Bross, Working Draft 1 of Versatile Video Coding, document JVET-J1001, Joint Video Experts Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11, Apr. 2018.
E. Agustsson, F. Mentzer, M. Tschannen, L. Cavigelli, R. Timofte, L. Benini, L. V. Gool, “Soft-to-hard vector quantization for end-to-end learning compressible representations,” Proceeding of Advances in Neural Information Processing Systems, Long beach, California, pp. 1141-1151, 2017.
J. Balle, V. Laparra, E. P. Simoncelli, “End-to-end optimized image compression,” Proceeding of International Conference on Learning Representations, Toulon, France, 2017.
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