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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이정경 (이화여자대학교) 김나영 (이화여자대학교) 강제원 (이화여자대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제5호
발행연도
2018.9
수록면
718 - 721 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

비디오 압축을 위한 딥러닝 기반 화면 간 예측 부호화 기법
이정경 ,  김나영 ,  강제원 방송공학회논문지 2018.09 학술저널
딥러닝 기반 화면 간 예측 부호화 기법
이정경 ,  강제원 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 차세대 국제 비디오 압축 표준 제정에 딥러닝을 이용하여 비디오 부호화 효율을 향상시키기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 참조프레임 리스트에 포함된 복원 프레임을 이용하여 현재 프레임의 가상 참조프레임을 딥러닝으로 생성하여 화면 간 예측 부호화에 이용하는 알고리즘을 제안한다. 실험에 따르면 제안 알고리즘은 HEVC 참조 소프트웨어 대비 Random Access 실험 환경에서 평균 1.9%의 BD-rate 감소 효율을 제공한다.
#HEVC #deep learning #virtual reference frame

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 기반 비디오 프레임 생성 기법
Ⅲ. 제안 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
S. Liu, L. Wang, P. Wu, and H. Yang, “JVET AHG report 9: Neural Networks in Video Coding (AHG9)” in ISO/IEC/JTC1/SC29/ WG11 and ITU-T SG16 Q.6, Apr. 2018. S.H Cho, Y. H. Kim, W. Lim, H.W. Kim, and C.S. Choi, “A Technical Analysis on Deep Learning based Image and Video Compression, Journal of Broadcast Engineering, Vol. 23, No. 3, 383-394, May 2018 W. Park and M. Kim, CNN-based in-loop filtering for coding efficiency improvement, IEEE Image, Video, and Multidimensional Signal Processing Workshop, 2016. J. Kang, S. Kim, and K. M. Lee, “Multi-modal Multi-scale Convolutional Neural Network based In-loop Filter Design for Next Generation Video Codec,” IEEE International Conference on Image Processing, 2017. J.K. Lee and J.-W. Kang, “Video coding technique based on deep learning”, 2018 KIBME Summer Conference.

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