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딥러닝 기반 비디오 보간법의 패치 단위 학습과 고해상도 비디오를 이용한 비교 분석 실험
김나영(Nayoung Kim),강제원(Je-Won Kang) 한국방송·미디어공학회 2018 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.6
본 논문에서는 딥러닝을 활용한 비디오 보간법 (video interpolation)에 대한 최근 모델들을 HD 급 비디오로 학습시키는 방법과 평가 성능을 비교 분석하는 것을 목표로 한다. 기존의 딥러닝을 활용한 비디오 보간법에 대해 제안된 모델들은 낮은 해상도의 비디오로 실험을 진행하였다. 반면 본 연구에서는 한정된 메모리를 가지고도 높은 해상도의 비디오를 학습시키기 위해서 패치 단위 데이터 셋을 구성하여 학습을 진행하였다. 평가 성능을 보이기 위해서 학습 데이터와 마찬가지로 패치 단위 평가와 전체 프레임 단위 평가 성능의 결과를 비교한다.
Hee-Jae Kim(김희재),Je-Won Kang(강제원),Byung-Uk Lee(이병욱) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
In this paper, we propose an efficient reference-based compression artifact reduction network for 360-degree images in an equi-rectangular projection (ERP) domain. In our insight, conventional image restoration methods cannot be applied straightforwardly to 360-degree images due to the spherical distortion. To address this problem, we propose an adaptive disparity estimator using a deformable convolution to exploit correlation among 360-degree images. With the help of the proposed convolution, the disparity estimator establishes the spatial correspondence successfully between the ERPs and extract matched textures to be used for image restoration. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm provides reliable high-quality textures from the reference and improves the quality of the restored image as compared to the state-of-the-art single image restoration methods.
CNN 을 이용한 전방위 비디오 합성 시점의 화질 개선 알고리즘
박현수(Hyeonsu Park),강제원(Je-Won Kang) 한국방송·미디어공학회 2019 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2019 No.6
본 논문은 최근 MPEG-I 에서 논의되고 있는 전방위 6 자유도 영상의 가상시점 합성의 기존 공개 소프트웨어의 문제점 해결방안을 제안한다. 참조시점을 사용하여 합성된 가상시점의 영상을 대상으로 묶음 조정(bundle adjustment) 개념의 딥 러닝을 적용하여 영상 간 시공간적 품질 차이를 낮춘다. 실험에 따르면 중간시점 영상 합성 후 같은 시간적 특성을 같은 묶음을 MF-CNN (Multi-Frame Convolutional Neural Networks)에 적용함으로써 단순 VVS2.0 의 합성 결과 대비 평균 공간적으로 0.34dB, 시간적으로 0.81dB 의 성능 향상을 제공하였다.