Acknowledgement
이 논문은 2020년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임(No. 2020R1I1A3072227).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2021.06a
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- Pages.49-51
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- 2021
Neural Network-Based Adaptive Motion Vector Resolution Discrimination Technique
신경망 기반의 적응적 움직임 벡터 해상도 판별 기법
- Baek, Han-Gyul (Kyungpook National University) ;
- Park, Sang-Hyo (Kyungpook National University)
- Published : 2021.06.23
Abstract
Versatile Video Coding(VVC)에서 동영상 압축 효율을 증가시키기 위한 다양한 화면 간 예측(inter prediction) 기법 중에 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR) 기술이 채택되었다. 다만 AMVR을 위해서는 다양한 움직임 벡터 해상도를 테스트해야 하는 부호화 복잡도를 야기하였다. AMVR의 부호화 복잡도를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 가벼운 신경망 모델 기반의 AMVR 조기 판별 기법을 제안한다. 이에 따라 불필요한 상황을 미리 조기에 인지하여 대응한다면 나머지 AMVR 과정을 생략할 수 있기에 부호화 복잡도의 향상을 볼 수 있다.
Keywords