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公开(公告)号：WO2023090894A1
公开(公告)日：2023-05-25
申请号：PCT/KR2022/018201
申请日：2022-11-17
Applicant: 한국전자통신연구원 , 한국항공대학교산학협력단
IPC: H04N19/513 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/129 , H04N19/109 , H04N19/105 , H04N19/132 , G06N20/00
Abstract: 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 영상 부호화/복호화를 위한 방법에서는 대상 블록의 인트라 예측 모드가 유도되고, 인트라 예측을 위한 참조 샘플이 구성된다. 유도된 인트라 예측 모드 및 구성된 참조 샘플을 사용하여 대상 블록에 대한 인트라 예측이 수행된다. 인트라 예측 모드를 유도함에 있어서 기계 학습 기반 인트라 예측 모드 유도 방법이 사용될 수 있다. 인트라 예측에 있어서, 기계 학습 기반 예측, 예측 샘플 블렌딩, 예측 샘플 개선 및 예측 샘플 스케일링이 이용될 수 있다.
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2.发明专利
公开(公告)号：KR20210035062A
公开(公告)日：2021-03-31
申请号：KR1020200122215A
申请日：2020-09-22
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N19/119 , H04N19/17 , H04N19/172 , H04N19/70
CPC classification number: H04N19/119 , H04N19/17 , H04N19/172 , H04N19/70
Abstract: 본 발명은 영상 복호화 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법은 현재 서브 픽처에 대한 서브 픽처 정보를 적어도 하나의 시그널링 레벨을 통해 획득하는 단계 및 상기 서브 픽처 정보를 이용하여 상기 현재 서브 픽처를 복호화하는 단계를 포함하되, 상기 서브 픽처 정보는, 복호화되는 각각의 서브 픽처 별로 획득될 수 있다.
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公开(公告)号：WO2021060801A1
公开(公告)日：2021-04-01
申请号：PCT/KR2020/012768
申请日：2020-09-22
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N19/119 , H04N19/70 , H04N19/172 , H04N19/122 , H04N19/86 , H04N19/82
Abstract: 본 발명은 영상 복호화 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 복호화 방법은 현재 서브 픽처에 대한 서브 픽처 정보를 적어도 하나의 시그널링 레벨을 통해 획득하는 단계 및 상기 서브 픽처 정보를 이용하여 상기 현재 서브 픽처를 복호화하는 단계를 포함하되, 상기 서브 픽처 정보는, 복호화되는 각각의 서브 픽처 별로 획득될 수 있다.
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公开(公告)号：WO2020256522A1
公开(公告)日：2020-12-24
申请号：PCT/KR2020/008081
申请日：2020-06-22
Applicant: 한국전자통신연구원 , 세종대학교산학협력단
IPC: H04N19/119 , H04N19/86 , H04N19/82 , H04N19/117 , H04N19/176
Abstract: 영역 분할을 사용하는 영상 부호화 및 영상 복호화를 위한 방법 및 장치가 개시된다. 픽처는 복수의 서브-픽처들로 분할되고, 분할에 의해 생성된 복수의 서브-픽처들에 대해 부호화 및/또는 복호화가 수행된다. 서브-픽처들에 대한 부호화들 및/또는 복호화들은 서로 독립적으로 수행될 수 있다. 복호화에 의해 생성된 재구축된 서브-픽처에 대해서는 머지 및 필터링이 적용되며, 머지 및 필터링의 처리의 이후에 재구축된 픽처가 생성된다.
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公开(公告)号：WO2020256467A1
公开(公告)日：2020-12-24
申请号：PCT/KR2020/007966
申请日：2020-06-19
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N19/86 , H04N19/82 , H04N19/14 , H04N19/176 , H04N19/70
Abstract: 영상 부호화/복호화 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명에 따른 영상 복호화 방법은, 현재 블록에 대한 가상 경계 존재 여부에 관한 정보를 비트스트림으로부터 획득하는 단계, 상기 가상 경계 존재 여부에 관한 정보에 기초하여 가상 경계의 개수에 관한 정보를 복호화하는 단계, 상기 가상 경계의 개수에 관한 정보에 기초하여 가상 경계의 위치에 관한 정보를 복호화하는 단계 및 상기 가상 경계의 위치에 관한 정보에 기초하여 상기 현재 블록을 복원하는 단계를 포함한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2023033603A1
公开(公告)日：2023-03-09
申请号：PCT/KR2022/013225
申请日：2022-09-02
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/593 , H04N19/132 , H04N19/513 , H04N19/124 , H04N19/129 , H04N19/157 , H04N19/105
Abstract: 기하학적 분할을 사용하는 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 기하학적 분할을 통해 대상 블록은 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역으로 분할된다. 제1 분할 영역 및 제2 분할 영역의 적어도 하나에 대해서 인트라 예측이 사용된다. 분할 영역에 대해 사용되는 인트라 예측의 인트라 예측 모드는 기하학적 분할 모드의 분할 경계 등에 의해 제한될 수 있다. 제1 분할 영역에 대한 예측 및 제2 분할 영역에 대한 예측을 통해 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성된다.
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公开(公告)号：WO2019117646A1
公开(公告)日：2019-06-20
申请号：PCT/KR2018/015845
申请日：2018-12-13
Applicant: 한국전자통신연구원
Abstract: 분산 처리 환경에서의 딥 러닝 모델의 학습을 위한 학습 파라미터를 압축하고, 압축된 파라미터를 전송하는 방법 및 장치가 개시된다. 분산 처리 시스탬 내의 복수의 전자 장치들은 신경망의 학습을 수행한다. 학습의 수행에 의해 파라미터가 갱신된다. 전자 장치는 자신의 갱신된 파라미터를 다른 전자 장치들과 공유할 수 있다. 이러한 공유를 효율적으로 수행하기 위해, 파라미터의 잔차가 다른 전자 장치에게 제공된다. 파라미터의 잔차가 제공되면, 다른 전자 장치는 파라미터의 잔차를 사용하여 파라미터의 갱신을 수행한다.
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公开(公告)号：WO2021101356A1
公开(公告)日：2021-05-27
申请号：PCT/KR2020/016626
申请日：2020-11-23
Applicant: 한국전자통신연구원 , 광운대학교 산학협력단
IPC: H04N19/105 , H04N19/61 , H04N19/129 , H04N19/86 , H04N19/82 , H04N19/423
Abstract: 참조 픽처의 해상도를 이용하는 비디오 처리 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 경계를 형성하는 블록들의 참조 픽처들의 해상도들에 기반하여 필터링이 수행된다. 참조 픽처들의 해상도들은 필터링을 정의할 수 있다. 참조 픽처들의 해상도들이 서로 다른지 여부에 기반하여 필터링에 대한 하나 이상의 필터 선택 파라미터들이 결정 또는 갱신될 수 있다. 또한, 참조 픽처들의 해상도들이 서로 다른지 여부에 기반하여 필터의 경계 강도가 결정될 수 있다. 참조 픽처들의 해상도들을 사용하여 필터링을 정의함에 따라서 부호화 및/또는 복호화의 성능이 향상될 수 있다.
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公开(公告)号：WO2019117645A1
公开(公告)日：2019-06-20
申请号：PCT/KR2018/015844
申请日：2018-12-13
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N21/262 , H04N21/2343 , H04N19/593
CPC classification number: H04N19/593 , H04N21/2343 , H04N21/262
Abstract: 비디오의 복호화 방법, 복호화 장치, 부호화 방법 및 부호화 장치가 개시된다. 예측 네트워크를 사용하여 대상 블록에 대한 예측을 수행함으로써 대상 블록에 대한 예측 블록이 생성되며, 예측 블록 및 재구축된 잔차 블록에 기반하여 대상 블록에 대한 재구축된 블록이 생성된다. 예측 네트워크는 인트라 예측 네트워크 및 인터 예측 네트워크를 포함하며, 예측을 수행함에 있어서 공간적 참조 블록 및/또는 시간적 참조 블록을 사용한다. 예측 네트워크의 학습을 위해 손실 함수가 정의되며, 손실 함수에 따라 예측 네트워크의 학습이 이루어진다.
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公开(公告)号：WO2023008888A1
公开(公告)日：2023-02-02
申请号：PCT/KR2022/010992
申请日：2022-07-26
Applicant: 한국전자통신연구원 , 한밭대학교 산학협력단
IPC: H04N19/157 , H04N19/176 , H04N19/105 , H04N19/139 , H04N19/119 , H04N19/593 , H04N19/132 , H04N19/124 , H04N19/129 , H04N19/109
Abstract: 영상 부호화/복호화를 위한 방법, 장치 및 기록 매체가 개시된다. 대상 블록에 대한 예측에 있어서 템플릿 매칭이 사용된다. 대상 블록의 부호화에 적용될 예측 정보가 결정되고, 결정된 예측 정보를 사용하는 대상 블록에 대한 예측이 수행된다. 예측 정보는 리스트 및 리스트의 복수의 후보들을 포함한다. 리스트의 복수의 후보들을 구성함에 있어서 블록들 간의 템플릿 매칭이 사용될 수 있다. 템플릿 매칭을 사용하여 구성된 복수의 후보들 중 선택된 후보가 대상 블록에 대한 예측을 위해 사용된다.
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