이 논문은 신경망 기반 비디오 압축 기술의 성능 향상을 위해 신경망 매개변수의 정보 저장 능력을 최대한 활용하는 방법을 제안한다.
기존 신경망 기반 비디오 압축 기술은 단순한 신경망 구조를 사용하여 비디오 정보를 압축하지만, 이 논문에서는 신경망의 깊이를 증가시키는 매개변수 재사용 기법을 통해 신경망의 표현 능력을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
구체적으로, 논문에서는 ConvNeXt 블록의 매개변수를 재사용하여 신경망의 깊이를 증가시키는 방법을 제안한다. 이를 통해 신경망의 표현 능력이 향상되어 동일한 매개변수 수준에서도 더 높은 비디오 압축 성능을 달성할 수 있다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 신경망 기반 비디오 압축 기술 대비 HEVC Class B 데이터셋에서 37.16%, MCL-JCV 데이터셋에서 26.20%의 BD-rate 성능 향상을 보였다. 이는 신경망 매개변수의 정보 저장 능력을 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.
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