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논문 기본 정보

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저자정보
김신 (건국대학교) 이예지 (건국대학교) 윤경로 (건국대학교) 추현곤 (한국전자통신연구원) 임한신 (한국전자통신연구원) 서정일 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제27권 제3호
발행연도
2022.5
수록면
273 - 282 (10page)

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MPEG 내 VCM 그룹은 머신을 위한 비디오 코덱을 표준화하는 것으로 목표로 하고 있다. VCM 그룹은 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 3가지의 머신비전 태스크를 포함한 데이터 세트와 데이터 세트 별 기준 데이터인 Anchor를 제공하고 있으며, 평가 템플릿을 이용하여 후보 기술군과 Anchor의 압축 대비 머신비전 성능을 비교할 수 있다. 하지만 성능 비교는 머신비전 태스크 별로 분리하여 수행되고 있으며, 다수의 머신비전 태스크에 대한 성능 평가를 수행할 수 있는 비트스트림을 생성할 수 있는 데이터는 별도로 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 인공 지능 기반 멀티 태스크를 위한 비디오 코덱의 성능 평가 방안에 대해 제안한다. 하나의 비트스트림의 크기 척도인 픽셀 당 비트수(BPP, Bits Per Pixel) 와 각 태스크의 정확도 결과인 Mean Average Precision(mAP)를 기반으로 산술 평균, 가중 평균, 조화 평균 등 총 3가지의 멀티 태스크 성능 평가 지표를 제안하며 mAP 결과를 기반으로 성능 결과를 비교하고자 한다. 멀티 태스크에서 태스크 별 mAP 결과 값의 범위의 차이가 있을 수 있으며 차이로 인해 생길 수 있는 성능 평가와 관련된 문제를 방지하고자 정규화한 mAP 기반 멀티 태스크 성능 결과를 산출하고 평가하고자 한다.
#Video Coding for Machine #Machine Vision #Multiple Machine Vision Tasks #Multi-tasks Performance evaluation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식
Ⅲ. 멀티 태스크 평가 방법 제안
Ⅳ. 성능 평가 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
ISO/IEC 23090-3, “2021 Information technology - Coded representation of immersive media - Part 3:Versatile video Coding” https://www.iso.org/standard/73022.html ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 2, “Common Test Conditions and Evaluation Methodology for Video Coding for Machines,” the 137th MPEG meeting, January 2022. https://dms.mpeg.expert/doc_end_user/documents/137_OnLine/wg11/MDS21288_WG02_N00163.zip Free FLIR Thermal dataset, https://www.flir.com/oem/adas/dataset/ (accessed Jan, 8, 2020). X. Xu, S. Liu and Z. Li, “Tencent Video Dataset (TVD): A Video Dataset for Learning-based Visual Data Compression and Analysis”, arXiv:2105.05961, May 2021. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.05961 Crossref Open Images V6, https://storage.googleapis.com/openimages/web/ index. html (accessed Mar, 1, 2020)

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