데카르트 좌표계 기반 노드 압축을 이용한 효율적인 2차원 연기 합성

Q: 이 논문에서 정의한 노드 압축이란 무엇인가?

데이터를 저장하는 노드의 개수를 줄여 데이터 처리 효율성을 높이는 기술이다. 본 연구에서는 퀴드트리의 말단 노드를 압축하여 네트워크 입력으로 전달되는 데이터의 양을 줄임으로써 SR 기반 연기 합성의 효율성을 향상시키는 방식으로 운용된다.

Q: 데카르트 좌표계 기반 노드 압축이 퀴드트리 방식의 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 제안된 기법은 네트워크로 전달되는 데이터 개수를 줄여 I/O 과정을 효율적으로 처리하게 한다. 특히 기존 퀴드트리 방식과 비교하여 데이터 압축률을 16.8% 더 높임으로써 연기 시뮬레이션의 계산 공간과 데이터 처리 효율을 유의미하게 개선한다.

김동희; 김종현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김동희 (강남대학교) 김종현 (강남대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제2호

발행연도: 2021.7

수록면: 659 - 660 (2page)

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본 논문에서는 데카르트 좌표계 기반으로 노드를 압축함으로써 SR(Super-resolution) 기반 연기 합성을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다운 스케일링과 이진화를 통하여 연기 시뮬레이션의 계산 공간을 효율적으로 줄이고, 데카르트 좌표계 축을 기준으로 쿼드트리의 말단 노드를 압축함으로써 네트워크의 입력으로 전달하는 데이터 개수를 줄인다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2 ... 전체 초록 보기

#데카르트 좌표계(Cartesian coordinate system) #쿼드트리(Quadtree) #합성곱 신경망(Convolutional neural network) #슈퍼 해상도(Super-resolution) #노드 압축(Node compression)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-004-001909817

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