Neural Network-based Image Encoding and Decoding

신경망 기반의 영상 부호화 또는 복호화 방법이 개시된다. 신경망 기반의 영상 복호화 방법은, 영상에 대한 부호화 데이터를 포함하는 비트스트림에 대해 확률 모델 기반의 복호화를 수행하여 은닉 벡터(latent vector)를 생성하는 단계; 및 신경망을 이용하여 상기 은닉 벡터로부터 상기 영상에 대한 복원 데이터를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 신경망은 훈련 데이터(training data)의 은닉 벡터 내의 인접 성분들 간의 상관도에 기반한 손실 함수를 이용하여 훈련된다....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors PARK SU YONG, KIM YEONG WOONG, KIM JONG HO, LIM SUNG CHANG, BAE SUNG HO, CHOI JIN SOO, LIM WOONG, ALI MUHAMMAD SALMAN, KIM DONG HYUN, KIM HUI YONG
Format Patent
LanguageEnglish
Korean
Published 25.07.2024
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
ELECTRICITY
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
PHYSICS
PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
Online AccessGet full text

Cover

More Information
Summary:신경망 기반의 영상 부호화 또는 복호화 방법이 개시된다. 신경망 기반의 영상 복호화 방법은, 영상에 대한 부호화 데이터를 포함하는 비트스트림에 대해 확률 모델 기반의 복호화를 수행하여 은닉 벡터(latent vector)를 생성하는 단계; 및 신경망을 이용하여 상기 은닉 벡터로부터 상기 영상에 대한 복원 데이터를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 신경망은 훈련 데이터(training data)의 은닉 벡터 내의 인접 성분들 간의 상관도에 기반한 손실 함수를 이용하여 훈련된다.
Bibliography:Application Number: KR20240007478