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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이성배 (경희대학교) 이민석 (경희대학교) 김규헌 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2022 하계학술대회
발행연도
2022.6
수록면
388 - 391 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

피처 맵 리사이징과 보간법에 따른 압축 및 머신태스크 성능 분석
이성배 ,  이민석 ,  김규헌 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2022.06 학술대회자료
피처 프레임 구성 방안에 따른 피처 맵 압축 효율 및 머신 태스크 성능 분석
이성배 ,  이민석 ,  김규헌 방송공학회논문지 2022.05 학술저널

초록· 키워드

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최근 딥러닝 네트워크의 피처 맵을 활용하여 머신 태스크를 수행하는 Collaborative Intelligence에 대한 관심이 증가하고 있다. CI 구조는 피처 맵을 전송함에 따라서 저사양 디바이스에서 딥러닝 기반의 머신 태스크 수행을 가능하게 하여 다양한 산업에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 그러나 CI 구조에서 전송되는 피처 맵은 데이터 크기가 방대하기 때문에 전송에 있어 효율적인 피처 맵 압축이 필요하다. 이에 본 논문에서는 MPEG-VCM에서 제안된 리사이징 (resizing)과 보간법 (interpolation)을 활용하여 피처 맵을 압축하는 Feature Coding 기술에 대하여, 다양한 리사이징 및 보간 방법을 조합하여 가장 우수한 압축 성능대비 머신 태스크 성능을 나타내는 조합을 실험을 통해서 확인하고자 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 배경 기술
3. 피처 맵 리사이징 및 보간 실험 방법
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (0)

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