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Conference Paper
VVC 의 다중 변환 선택을 고려한 신경망 기반 화면내 예측
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- Authors
- 박도현, 문기화, 임성창, 김재곤
- Issue Date
- 2022-11
- Citation
- 한국방송·미디어공학회 학술 대회 (추계) 2022, pp.1-2
- Publisher
- 한국방송∙미디어공학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)에서는 NNVC(Neural Network-based Video Coding) EE(Exploration Experiment)를 통하여 화면내 예측을 포함한 신경망 기반의 부호화 기술들을 탐색하고 검증하고 있다. 본 논문에서는 VVC 에 채택되어 있는 다중 변환 선택(MTS: Multiple Transform Selection)에 따라서 적절한 예측 블록을 선택할 수 있는 TDIP(Transform-Dependent Intra Prediction) 모델을 제안한다. 실험결과 제안기법은 VVC 의 AI(All Intra) 부호화 환경에서 VTM(VVC Test Model) 대비 Y, U, V 에 각각 0.87%, 0.87%, 0.99%의 BD-rate 절감의 비디오 부호화 성능 향상을 보였다.
- KSP Keywords
- Intra prediction, Video coding, network-based, neural network, test model