문맥적응적 화면내 예측 모델 학습 및 부호화 성능분석

Q: 이 논문에서 정의한 문맥 적응적 화면내 예측이란 무엇인가?

주변 참조 샘플이 보유한 문맥 정보를 활용하여 현재 블록의 픽셀 값을 예측하는 방식이다. 본 연구에서는 이를 위해 합성곱 신경망을 도입하여 문맥 정보를 입력으로 처리함으로써 비디오 부호화의 효율성을 높이는 기법으로 정의한다.

Q: 비디오 부호화 시 블록 분할 구조를 고려한 학습이 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 최적의 블록 분할 경쟁을 통해 유도된 구조를 기반으로 학습했을 때 HEVC 대비 0.32%의 BD-rate 성능 향상을 보였다. 특히 계층적 블록 분할 기반 학습은 개별 학습 모델보다 Y 성분에서 추가적인 성능 개선 효과를 나타냈다.

문기화; 박도현; 김재곤

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자료유형: 학술저널

저자정보: 문기화 (한국항공대학교) 박도현 (한국항공대학교) 김재곤 (한국항공대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제27권 제3호

발행연도: 2022.5

수록면: 332 - 340 (9page)

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최근 딥러닝을 적용하는 비디오 압축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 화면내 예측 부호화의 성능 한계를 극복할 수 있는 방안으로 딥러닝 기반의 화면내 예측 부호화 기술이 연구되고 있다. 본 논문은 신경망 기반 문맥적응적 화면내 예측 모델의 학습기법과 그 부호화 성능분석을 제시한다. 즉, 본 논문에서는 주변 참조샘플의 문맥정보를 입력하여 현재블록을 예측하는 기존의 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural network) 기반의 화면내 예측 모델을 학습한다. 학습된 화면내 예측 모델을 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.19에 추가적인 화면내 예측모드로 구현하고 그 부호화 성능을 분석하였다. 실험결과 학습한 예측 모델은 HEVC 대비 AI(All Intra) 모드에서 0.28% BD-rate 부호화 성능 향상을 보였다. 또한 비디오 부호화 블록분할 구조를 고려하여 학습한 경우의 성능도 확인하였다.

#Context-adaptive #CNN #Intra prediction #Block partition #HEVC

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