Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2018.06a
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- Pages.267-269
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- 2018
A study on nonlinear transform layers in neural networks for image compression
정지영상 압축을 위한 인공신경망 내 비선형 변환 계층 분석
- Lee, Jooyoung (ETRI) ;
- Cho, Seunghyun (ETRI) ;
- Kim, Hui Yong (ETRI) ;
- Choi, Jin Soo (ETRI)
- Published : 2018.06.20
Abstract
인공신경망의 확산 및 보급에 따라 적용 영역이 확대되고 있으며 여러 분야에서 획기적인 성능 향상을 이루고 있다. 영상 압축 분야의 기술개발은 기존 코덱 구조 내 각 요소기술의 성능향상을 위한 인공신경망 기술 분야와 기존 코덱 구조가 아닌 end-to-end 학습을 통한 인공신경망 기반 기술 분야로 나뉘어 진행되고 있다. 본 논문에서는 end-to-end 학습을 통한 인공신경망 기술의 비선형 변환 계층 중 GDN(generalized divisive normalization) 계층이 영상 압축에 미치는 영향을 분석한다.
Keywords