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Conference Paper
종단간 인공신경망 기반 이미지 압축 기술의 피쳐 공간 상관관계 분석
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- Issue Date
- 2020-11
- Citation
- 한국방송·미디어공학회 학술 대회 (추계) 2020, pp.1-4
- Publisher
- 한국방송·미디어공학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 뉴럴렛 기술이 발전과 함께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 체인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴럴렛 기반의 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적(spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.
- KSP Keywords
- End to End(E2E)