Acknowledgement
이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2020-0-00011, 기계를 위한 영상 부호화 기술 개발).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.76-78
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- 2022
Object-of-interest-based preprocessing network for multi-tasking
다중 임무 수행을 위한 관심 객체 기반 전처리 네트워크
- Lee, HeeKyung (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Lee, Jin Young (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Choo, Hyon-Gon (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Seo Jeongil (Electronics and Telecommunications Research Institute)
- Published : 2022.11.18
Abstract
기계 소비(machine consumption)를 대상으로 하는 이미지 및 비디오의 압축 목표는 사람이 소비하는 것과 다를 수 있다. 예를 들어, 인간의 소비에는 이미지 및 비디오의 전체 캡처 영역이 필요하지만, 기계는 응용 프로그램에서 요구하는 이미지 또는 비디오의 일부만 사용할 수 있다. 이 논문에서는, 효과적인 기계 소비를 위한 영상 압축 방법 개발을 통한 다중 임무(task) 수행 성능 개선 및 압축률(bpp) 향상을 목적으로, 관심 객체(object of interest) 또는 관심 영역(region of interest)을 식별하기 위한 신경망 기반 영상 분석 작업을 수행하는 전처리 네트워크 구성 방법을 제안한다.
Keywords