표제지
초록
Abstract
목차
Chapter 1. 서론 14
1.1. 연구의 필요성 14
1.2. 연구 방향 15
1.3. 논문 구성 15
Chapter 2. 배경 지식과 관련 연구 17
2.1. 배경 지식 17
2.1.1. Energy Cost of DRAM Access 17
2.1.2. JPEG Compression 18
2.1.3. 프레임 보간 알고리즘 모델 25
2.1.4. Bit Per Pixel Estimator 25
2.2. 관련 연구 27
2.2.1. Coding-Based Feature Map 압축 27
2.2.2. Transform-Based Feature Map 압축 28
2.2.3. CODEC-Based Feature Map 압축 29
Chapter 3. Spatial / Temporal Adaptive Feature Map 압축 30
3.1. Spatial Adaptive Feature Map 압축 32
3.2. Temporal Adaptive Feature Map 압축 36
3.2.1. 움직임 추출 37
3.2.2. 움직임이 반영된 QF Map 38
3.3. Loss Function 39
Chapter 4. 실험 결과 41
4.1. 실험 환경 및 데이터 41
4.1.1. 실험 환경 41
4.1.2. 실험 데이터 세트 42
4.2. 압축성능 평가 43
4.2.1. 정량적 평가 43
4.2.2. 정성적 평가 52
4.3. DRAM Access Energy Cost Estimation 57
Chapter 5. Conclusion 60
Bibliography 62
Table 1. Rough Energy Costs for Various Operations in 45nm 0.9V 18
Table 2. 제안하는 방법의 정량적 평가 45
Table 3. Standard JPEG 대비 제안하는 방법의 BD-PSNR, BD-Rate 46
Table 4. 제안하는 방법의 DRAM Access Energy Cost Estimation 59
Figure 1. DCT 계산 예 21
Figure 2. JPEG Quantization Table for Y Channel 22
Figure 3. DCT Coefficient Quantization 결과 22
Figure 4. Zig-Zag Scanning 24
Figure 5. Deep Voxel Flow(DVF) Network 26
Figure 6. 비디오 프레임간 시공간적 연관성 31
Figure 7. 입력 프레임과 Feature Map의 유사성 32
Figure 8. 제안하는 Spatial / Temporal Adaptive Feature Map 압축 모델 33
Figure 9. 이산 코사인 변환 계수(DCT Coefficient) 재정렬 35
Figure 10. QF Map을 통한 Block 단위 양자화 36
Figure 11. 입력 프레임 및 차이 37
Figure 12. 입력 프레임에따른 Feature Map(좌), Channel-wise 누적평균(우) 38
Figure 13. UCF101[2] Triplets 예시 42
Figure 14. Vimeo90K PSNR RD Plot 49
Figure 15. Vimeo90K SSIM RD Plot 49
Figure 16. Adobe240 PSNR RD Plot 50
Figure 17. Adobe240 SSIM RD Plot 50
Figure 18. Adobe240 PSNR RD Plot 51
Figure 19. Adobe240 SSIM RD Plot 51
Figure 20. SFDet에서 생성된 QF Map 시각화 52
Figure 21. 정성평가1 - 움직임 : 소 54
Figure 22. 정성평가2 - 움직임 : 중 55
Figure 23. 정성평가3 - 움직임 : 대 56
Figure 24. DRAM Energy Consumption 58