KR20230010259A - 사후-필터링을 위한 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
본 개시내용의 양태들은 비디오 디코딩을 위한 방법, 장치, 및 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 제공한다. 장치는 처리 회로를 포함할 수 있다. 처리 회로는 하나 이상의 블록을 포함하는 이미지 또는 비디오를 수신하도록 구성된다. 처리 회로는 재구성될 하나 이상의 블록에 대응하는 이미지 또는 비디오에서의 제1 사후-필터링 파라미터를 디코딩할 수 있다. 제1 사후-필터링 파라미터는 하나 이상의 블록 중 적어도 하나에 적용되고, 트레이닝 데이터세트에 기초하여 트레이닝되는 사후-필터링 NN(neural network)에서의 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트되었다. 처리 회로는 제1 사후-필터링 파라미터에 기초하여 하나 이상의 블록에 대응하는 비디오 디코더에서의 사후-필터링 NN을 결정할 수 있다. 처리 회로는 하나 이상의 블록에 대응하는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 하나 이상의 블록을 디코딩할 수 있다.
Description
본 출원은, 2021년 5월 27일자로 출원된 미국 가출원 제63/194,057호, "Content-Adaptive Online Training Method for Post-Filtering"에 대한 우선권의 이익을 주장하는, 2022년 5월 20일자로 출원된 미국 특허 출원 제17/749,641호, "CONTENT-ADAPTIVE ONLINE TRAINING METHOD AND APPARATUS FOR POST-FILTERING"에 대한 우선권의 이익을 주장한다. 선행 출원들의 개시내용들은 그 전체가 참조로 포함된다.
본 개시내용은 일반적으로 비디오 코딩에 관련된 실시예들을 설명한다.
본 명세서에 제공된 배경기술 설명은 본 개시내용의 맥락을 일반적으로 제시하기 위한 것이다. 현재 명명된 발명자들의 작업- 그 작업이 배경기술 섹션에서 설명되는 한 -뿐만 아니라 출원 시에 선행 기술로서의 자격이 없을 수 있는 설명의 양태들은 명시적으로도 암시적으로도 본 개시내용에 대한 선행 기술로서 인정되지 않는다.
비디오 코딩 및 디코딩은 모션 보상(motion compensation)을 갖는 인터-픽처 예측(inter-picture prediction)을 사용하여 수행될 수 있다. 압축되지 않은 디지털 이미지 및/또는 비디오는 일련의 픽처들을 포함할 수 있으며, 각각의 픽처는 예를 들어 1920 x 1080 루미넌스 샘플들 및 관련 크로미넌스 샘플들의 공간 차원을 갖는다. 이 일련의 픽처들은, 예를 들어, 초당 60개 픽처 또는 60Hz의, 고정된 또는 가변 픽처 레이트(비공식적으로 프레임 레이트로도 알려져 있음)를 가질 수 있다. 압축되지 않은 이미지 및/또는 비디오는 특정 비트레이트 요건들을 갖는다. 예를 들어, 샘플당 8비트에서의 1080p60 4:2:0 비디오(60Hz 프레임 레이트에서의 1920x1080 루미넌스 샘플 해상도)는 1.5Gbit/s 대역폭에 가까울 것을 요구한다. 한 시간 분량의 이러한 비디오는 600GBytes를 초과하는 저장 공간을 요구한다.
비디오 코딩 및 디코딩의 하나의 목적은, 압축을 통한, 입력 이미지 및/또는 비디오 신호에서의 중복성의 감소일 수 있다. 압축은 전술한 대역폭 및/또는 저장 공간 요건들을, 일부 경우들에서는, 2 자릿수 이상 감소시키는 데 도움이 될 수 있다. 본 명세서에서의 설명들이 비디오 인코딩/디코딩을 예시적인 예들로서 사용하지만, 동일한 기법들이 본 개시내용의 사상들로부터 벗어나지 않으면서 유사한 방식으로 이미지 인코딩/디코딩에 적용될 수 있다. 무손실 압축 및 손실 압축 둘 다 뿐만 아니라 이들의 조합이 이용될 수 있다. 무손실 압축은 압축된 원래 신호(original signal)로부터 원래 신호의 정확한 사본(exact copy)이 재구성될 수 있는 기법들을 지칭한다. 손실 압축을 사용할 때, 재구성된 신호는 원래 신호와 동일하지 않을 수 있지만, 원래 신호와 재구성된 신호 사이의 왜곡은 재구성된 신호를 의도된 애플리케이션에 유용하게 만들 정도로 충분히 작다. 비디오의 경우에, 손실 압축이 널리 이용된다. 용인되는 왜곡의 양은 애플리케이션에 의존하는데; 예를 들어, 특정 소비자 스트리밍 애플리케이션들의 사용자들은 텔레비전 배포 애플리케이션들의 사용자들보다 더 높은 왜곡을 용인할 수 있다. 달성가능한 압축비는 다음을 반영할 수 있다: 더 높은 허용가능/용인가능 왜곡은 더 높은 압축비를 산출할 수 있다.
비디오 인코더 및 디코더는, 예를 들어, 모션 보상, 변환, 양자화, 및 엔트로피 코딩을 포함하여, 여러 개의 광범위한 카테고리들로부터의 기법들을 활용할 수 있다.
비디오 코덱 기술들은 인트라 코딩으로 알려진 기법을 포함할 수 있다. 인트라 코딩에서, 샘플 값들은 이전에 재구성된 참조 픽처들로부터의 샘플들 또는 다른 데이터를 참조하지 않고 표현된다. 일부 비디오 코덱들에서, 픽처는 샘플들의 블록들로 공간적으로 세분된다. 샘플들의 모든 블록들이 인트라 모드에서 코딩될 때, 그 픽처는 인트라 픽처(intra picture)일 수 있다. 인트라 픽처들 및 그들의 파생물들, 이를테면, 독립적인 디코더 리프레시 픽처들(independent decoder refresh pictures)은 디코더 상태를 리셋하기 위해 사용될 수 있고, 따라서 코딩된 비디오 비트스트림 및 비디오 세션에서 첫번째 픽처로서 또는 스틸 이미지(still image)로서 사용될 수 있다. 인트라 블록의 샘플들은 변환에 노출될 수 있고, 변환 계수들은 엔트로피 코딩 전에 양자화될 수 있다. 인트라 예측은 사전-변환 도메인에서 샘플 값들을 최소화하는 기법일 수 있다. 일부 경우들에서, 변환 후의 DC 값이 더 작을수록, 그리고 AC 계수들이 더 작을수록, 엔트로피 코딩 후의 블록을 표현하기 위해 주어진 양자화 스텝 크기(quantization step size)에서 요구되는 비트들이 더 적다.
예를 들어 MPEG-2 세대 코딩 기술들로부터 알려진 것과 같은 전통적인 인트라 코딩은 인트라 예측을 사용하지 않는다. 그러나, 일부 더 새로운 비디오 압축 기술들은, 예를 들어, 데이터의 공간적으로 이웃하는, 그리고 디코딩 순서에서 선행하는 블록들의 인코딩/디코딩 동안 획득된 주위의 샘플 데이터 및/또는 메타데이터로부터 시도하는 기법들을 포함한다. 이러한 기법들은 이후 "인트라 예측(intra prediction)" 기법들로 불린다. 적어도 일부 경우들에서, 인트라 예측은 참조 픽처들로부터가 아니라 재구성 중인 현재 픽처로부터의 참조 데이터만을 사용한다는 점에 유의한다.
많은 상이한 형식의 인트라 예측이 있을 수 있다. 주어진 비디오 코딩 기술에서 그러한 기법들 중 하나보다 많은 기법이 사용될 수 있을 때, 사용 중인 기법은 인트라 예측 모드에서 코딩될 수 있다. 특정 경우들에서, 모드들은 서브모드들 및/또는 파라미터들을 가질 수 있고, 이들은 개별적으로 코딩되거나 모드 코드워드에 포함될 수 있다. 주어진 모드, 서브모드, 및/또는 파라미터 조합에 사용할 코드워드는 인트라 예측을 통해 코딩 효율 이점에 영향을 미칠 수 있고, 따라서 코드워드들을 비트스트림으로 변환하기 위해 사용되는 엔트로피 코딩 기술에 영향을 미칠 수 있다.
인트라 예측의 특정 모드가 H.264로 도입되었고, H.265에서 개선되었고, JEM(joint exploration model), VVC(versatile video coding), 및 BMS(benchmark set)와 같은 더 새로운 코딩 기술들에서 추가로 개선되었다. 이미 이용가능한 샘플들에 속하는 이웃 샘플 값들을 사용하여 예측기 블록(predictor block)이 형성될 수 있다. 이웃 샘플들의 샘플 값들은 방향에 따라 예측기 블록 내에 복사된다. 사용 중인 방향에 대한 참조는 비트스트림에서 코딩될 수 있거나, 그 자체가 예측될 수 있다.
도 1a를 참조하면, 하부 우측에 H.265의 33개의 가능한 예측기 방향(35개의 인트라 모드 중 33개의 각도 모드(angular mode)에 대응함)으로부터 알려진 9개의 예측기 방향의 서브세트가 묘사되어 있다. 화살표들이 수렴(converge)하는 포인트(101)는 예측되고 있는 샘플을 표현한다. 화살표들은 샘플이 예측되고 있는 방향을 표현한다. 예를 들어, 화살표(102)는 샘플(101)이 샘플 또는 샘플들로부터, 수평으로부터 45도 각도로, 상부 우측으로 예측되는 것을 표시한다. 유사하게, 화살표(103)는 샘플(101)이 샘플 또는 샘플들로부터, 수평으로부터 22.5도 각도로, 샘플(101)의 좌측 하부로 예측되는 것을 표시한다.
여전히 도 1a를 참조하면, 상단 좌측에는 4 x 4 샘플들(파선, 볼드체 라인으로 표시됨)의 정사각형 블록(104)이 묘사되어 있다. 정사각형 블록(104)은 16개의 샘플을 포함하고, 각각은 "S", Y 차원에서의 그의 포지션(예컨대, 행 인덱스) 및 X 차원에서의 그의 포지션(예컨대, 열 인덱스)으로 라벨링되어 있다. 예를 들어, 샘플 S21은 Y 차원에서의 (상단으로부터) 2번째 샘플 및 X 차원에서의 (좌측으로부터) 1번째 샘플이다. 유사하게, 샘플 S44는 Y 차원 및 X 차원 둘 다에서 블록(104)에서의 4번째 샘플이다. 블록의 크기가 4x4 샘플이므로, S44는 하단 우측에 있다. 유사한 넘버링 스킴을 추종하는 참조 샘플들이 추가로 도시되어 있다. 참조 샘플은 블록(104)에 대한 R, 그의 Y 포지션(예컨대, 행 인덱스) 및 X 포지션(열 인덱스)으로 라벨링된다. H.264 및 H.265 둘 다에서, 예측 샘플들은 재구성 중인 블록에 이웃하고; 따라서, 음의 값들이 사용될 필요가 없다.
인트라 픽처 예측은 시그널링된 예측 방향에 의해 적절하게 이웃 샘플들로부터 참조 샘플 값들을 복사함으로써 작동할 수 있다. 예를 들어, 코딩된 비디오 비트스트림은, 이 블록에 대해, 화살표(102)와 일치하는 예측 방향을 표시하는- 즉, 샘플들이 예측 샘플 또는 샘플들로부터, 수평으로부터 45도 각도로, 상부 우측으로 예측되는 -시그널링을 포함한다고 가정한다. 그 경우에, 샘플들 S41, S32, S23 및 S14가 동일한 참조 샘플 R05로부터 예측된다. 그 후 샘플 S44가 참조 샘플 R08로부터 예측된다.
특정 경우들에서, 특히 방향들이 45도로 균일하게 분할가능하지 않을 때, 다수의 참조 샘플들의 값들은 참조 샘플을 계산하기 위해, 예를 들어, 보간을 통해 조합될 수 있다.
비디오 코딩 기술이 개발됨에 따라 가능한 방향의 수가 증가하였다. H.264(2003년)에서, 9개의 상이한 방향이 표현될 수 있었다. 이는 H.265(2013년)에서 33개로 증가되었고, 본 개시내용 시점에, JEM/VVC/BMS는 최대 65개의 방향을 지원할 수 있다. 가장 가능성 있는 방향들을 식별하기 위한 실험들이 수행되었고, 엔트로피 코딩에서의 특정 기법들이 사용되어, 가능성이 적은 방향들에 대한 특정 페널티를 수용하여, 적은 수의 비트로 가능성이 있는 방향을 표현한다. 또한, 방향들 자체는 때때로 이웃하는 이미 디코딩된 블록들에서 사용되는 이웃 방향들로부터 예측될 수 있다.
도 1b는 시간에 따라 증가하는 예측 방향 수를 예시하기 위해 JEM에 따른 65개의 인트라 예측 방향들을 묘사하는 개략도(110)를 도시한다.
방향을 표현하는 코딩된 비디오 비트스트림 내의 인트라 예측 방향 비트들의 매핑은 비디오 코딩 기술마다 상이할 수 있고; 예를 들어, 예측 방향의 간단한 직접 매핑으로부터 인트라 예측 모드, 코드워드들, 가장 가능성 있는 모드들을 수반하는 복잡한 적응형 스킴들, 및 유사한 기법들에 이르기까지 다양할 수 있다. 그러나, 모든 경우에, 특정한 다른 방향들보다 비디오 콘텐츠에서 통계적으로 발생할 가능성이 적은 특정 방향들이 있을 수 있다. 비디오 압축의 목표는 중복성(redundancy)의 감소이기 때문에, 잘 작동하는 비디오 코딩 기술에서, 그러한 가능성이 적은 방향들은 가능성이 높은 방향들보다 더 많은 비트 수로 표현될 것이다.
모션 보상은 손실 압축 기법일 수 있고, 이전에 재구성된 픽처 또는 그것의 일부(참조 픽처)로부터의 샘플 데이터의 블록이, 모션 벡터(motion vector)(이후 MV)에 의해 표시된 방향으로 공간적으로 시프트된 후에, 새롭게 재구성된 픽처 또는 픽처 부분의 예측에 사용되는 기법들과 관련될 수 있다. 일부 경우들에서, 참조 픽처는 현재 재구성 중인 픽처와 동일할 수 있다. MV들은 2차원 X 및 Y, 또는 3차원을 가질 수 있으며, 세번째는 사용 시 참조 픽처의 표시이다(후자는, 간접적으로, 시간 차원일 수 있음).
일부 비디오 압축 기법들에서, 샘플 데이터의 특정 구역에 적용가능한 MV는 다른 MV들, 예를 들어, 재구성 중인 구역에 공간적으로 인접한 샘플 데이터의 다른 구역과 관련되고, 디코딩 순서에서 그러한 MV에 선행하는 MV들로부터 예측될 수 있다. 그렇게 함으로써 MV를 코딩하기 위해 요구되는 데이터의 양을 실질적으로 감소시킬 수 있고, 그에 의해 중복성을 제거하고 압축을 증가시킨다. MV 예측은, 예를 들어, 카메라로부터 도출된 입력 비디오 신호(자연 비디오로 알려짐)를 코딩할 때 단일 MV이 적용가능한 구역보다 더 큰 구역들이 유사한 방향으로 이동할 통계적 가능성이 있고, 따라서, 일부 경우들에서 이웃 구역의 MV들로부터 도출된 유사한 모션 벡터를 사용하여 예측될 수 있기 때문에 효과적으로 작동할 수 있다. 그 결과, 주어진 구역에 대해 발견되는 MV가 주위의 MV들로부터 예측된 MV와 유사하거나 동일하게 되고, 그것은 결국, MV를 직접 코딩하는 경우에 사용되는 것보다 더 적은 수의 비트들로, 엔트로피 코딩 후에, 표현될 수 있다. 일부 경우들에서, MV 예측은 원래 신호(즉: 샘플 스트림)로부터 도출된 신호(즉: MV들)의 무손실 압축의 일 예일 수 있다. 다른 경우들에서, MV 예측 자체는, 예를 들어, 여러 개의 주위 MV들로부터 예측기를 계산할 때 라운딩 에러들 때문에 손실성일 수 있다.
다양한 MV 예측 메커니즘이 H.265/HEVC(ITU-T Rec.H.265, "High Efficiency Video Coding", December 2016)에 설명되어 있다. H.265가 제공하는 많은 MV 예측 메커니즘 중에서, 이하 "공간 병합(spatial merge)"이라고 지칭되는 기법이 여기에 설명된다.
도 2를 참조하면, 현재 블록(201)은 공간적으로 시프트된 동일한 크기의 이전 블록으로부터 예측가능한 것으로 모션 검색 프로세스 동안 인코더에 의해 발견된 샘플들을 포함한다. 그 MV를 직접 코딩하는 대신에, MV는 하나 이상의 참조 픽처와 연관된 메타데이터로부터, 예를 들어, 가장 최근의(디코딩 순서에서) 참조 픽처로부터, A0, A1, 및 B0, B1, B2(각각, 202 내지 206)로 표기된, 5개의 주위 샘플 중 어느 하나와 연관된 MV를 사용하여 도출될 수 있다. H.265에서, MV 예측은 이웃 블록이 사용하고 있는 동일한 참조 픽처로부터의 예측기들을 사용할 수 있다.
본 개시내용의 양태들은 비디오 인코딩 및 디코딩을 위한 방법들 및 장치들을 제공한다. 일부 예들에서, 비디오 디코딩을 위한 장치는 처리 회로를 포함한다. 처리 회로는 하나 이상의 블록을 포함하는 이미지 또는 비디오를 수신하도록 구성된다. 처리 회로는 재구성될 하나 이상의 블록에 대응하는 이미지 또는 비디오에서의 제1 사후-필터링(post-filtering) 파라미터를 디코딩할 수 있다. 제1 사후-필터링 파라미터는 하나 이상의 블록 중 적어도 하나에 적용되고, 제1 사후-필터링 파라미터는 트레이닝 데이터세트에 기초하여 트레이닝되는 사후-필터링 NN(neural network)에서의 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트되었다. 처리 회로는 제1 사후-필터링 파라미터에 기초하여 하나 이상의 블록에 대응하는 비디오 디코더에서 사후-필터링 NN을 결정할 수 있다. 처리 회로는 하나 이상의 블록에 대응하는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 하나 이상의 블록을 디코딩할 수 있다.
일 실시예에서, 처리 회로는 하나 이상의 블록에 대응하는 이미지 또는 비디오에서의 제2 사후-필터링 파라미터를 디코딩한다. 처리 회로는 제2 사후-필터링 파라미터에 추가로 기초하여 사후-필터링 NN을 결정할 수 있다. 제2 사후-필터링 파라미터는 하나 이상의 블록에서의 제2 블록에 적용된다. 제2 블록은 하나 이상의 블록 중 적어도 하나와 상이하다. 제2 사후-필터링 파라미터는 사후-필터링 NN에서 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트되었다.
일 실시예에서, 제1 사후-필터링 파라미터는 재구성될 제2 이미지에 대응한다. 처리 회로는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 제2 이미지를 디코딩할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 사후-필터링 파라미터는 제2 사후-필터링 파라미터와 상이하다. 제1 사후-필터링 파라미터는 하나 이상의 블록 중 제1 블록의 콘텐츠에 적응적이고, 제2 사후-필터링 파라미터는 제2 블록의 콘텐츠에 적응적이다.
일 실시예에서, 제1 사후-필터링 파라미터는 사후-필터링 NN에서의 바이어스 항 또는 가중 계수에 기초하여 업데이트된다.
일 실시예에서, 사후-필터링 NN은 초기 파라미터들로 구성된다. 처리 회로는 초기 파라미터들 중 적어도 하나를 제1 사후-필터링 파라미터로 업데이트한다.
일 실시예에서, 하나 이상의 블록에 대응하는 코딩 정보는 제1 사후-필터링 파라미터와 초기 파라미터들 중 하나 사이의 차이를 표시한다. 처리 회로는 차이와 초기 파라미터들 중 하나의 합에 따라 제1 사후-필터링 파라미터를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 사후-필터링 파라미터는 (i) 사후-필터링 NN의 단일 계층, (ii) 사후-필터링 NN의 다수 계층들, 또는 (iii) 사후-필터링 NN의 모든 계층들에서 업데이트된다.
일 예에서, 사후-필터링 NN에서의 계층들의 수는 하나 이상의 블록에서의 상이한 블록들에 대응하는 스텝 크기 또는 스텝들의 수에 의존적이다.
본 개시내용의 양태들은 또한 비디오 디코딩을 위한 방법들을 수행하기 위해 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행가능한 프로그램을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 제공한다.
개시된 주제의 추가의 특징들, 본질 및 다양한 이점들이 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면들로부터 더 명백해 질 것이다.
도 1a는 인트라 예측 모드들의 예시적인 서브세트의 개략적인 예시이다.
도 1b는 예시적인 인트라 예측 방향들의 예시이다.
도 2는 일 실시예에 따른 현재 블록(201) 및 주변 샘플들을 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따른 통신 시스템(300)의 단순화된 블록도의 개략적인 예시이다.
도 4는 일 실시예에 따른 통신 시스템(400)의 단순화된 블록도의 개략적인 예시이다.
도 5는 일 실시예에 따른 디코더의 단순화된 블록도의 개략적인 예시이다.
도 6은 일 실시예에 따른 인코더의 단순화된 블록도의 개략적인 예시이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 인코더의 블록도를 도시한다.
도 8은 다른 실시예에 따른 디코더의 블록도를 도시한다.
도 9a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 블록-단위(block-wise) 이미지 코딩의 일 예를 도시한다.
도 9b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 NIC 프레임워크를 도시한다.
도 10은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 메인 인코더 네트워크의 예시적인 콘볼루션 신경망(CNN)을 도시한다.
도 11은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 메인 디코더 네트워크의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 12는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 하이퍼 인코더의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 13은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 하이퍼 디코더의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 14는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 콘텍스트 모델 네트워크의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 15는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 엔트로피 파라미터 네트워크의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 16a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 인코더를 도시한다.
도 16b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더를 도시한다.
도 17은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 인코더를 도시한다.
도 18은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더를 도시한다.
도 19a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 블록-단위 이미지 필터링의 일 예를 도시한다.
도 19b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 사후-필터링 모듈 및 NIC 프레임워크를 도시한다.
도 20a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더를 도시한다.
도 20b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더를 도시한다.
도 21a-21c는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적인 디블로킹(deblocking) 프로세스를 도시한다.
도 22는 본 개시내용의 실시예들에 따른 2개보다 많은 블록의 샘플들을 포함하는 경계 영역들의 일 예를 도시한다.
도 23은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 다수의 디블로킹 모델에 기초하는 예시적인 디블로킹 프로세스를 도시한다.
도 24는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 향상(enhancement) 프로세스를 도시한다.
도 25는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 향상 프로세스를 도시한다.
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적인 이미지-레벨 향상 프로세스를 도시한다.
도 27은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 인코딩 프로세스를 약술하는 흐름도를 도시한다.
도 28은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 디코딩 프로세스를 약술하는 흐름도를 도시한다.
도 29는 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 개략적인 예시이다.
도 1a는 인트라 예측 모드들의 예시적인 서브세트의 개략적인 예시이다.
도 1b는 예시적인 인트라 예측 방향들의 예시이다.
도 2는 일 실시예에 따른 현재 블록(201) 및 주변 샘플들을 도시한다.
도 3은 일 실시예에 따른 통신 시스템(300)의 단순화된 블록도의 개략적인 예시이다.
도 4는 일 실시예에 따른 통신 시스템(400)의 단순화된 블록도의 개략적인 예시이다.
도 5는 일 실시예에 따른 디코더의 단순화된 블록도의 개략적인 예시이다.
도 6은 일 실시예에 따른 인코더의 단순화된 블록도의 개략적인 예시이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 인코더의 블록도를 도시한다.
도 8은 다른 실시예에 따른 디코더의 블록도를 도시한다.
도 9a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 블록-단위(block-wise) 이미지 코딩의 일 예를 도시한다.
도 9b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 NIC 프레임워크를 도시한다.
도 10은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 메인 인코더 네트워크의 예시적인 콘볼루션 신경망(CNN)을 도시한다.
도 11은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 메인 디코더 네트워크의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 12는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 하이퍼 인코더의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 13은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 하이퍼 디코더의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 14는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 콘텍스트 모델 네트워크의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 15는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 엔트로피 파라미터 네트워크의 예시적인 CNN을 도시한다.
도 16a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 인코더를 도시한다.
도 16b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더를 도시한다.
도 17은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 인코더를 도시한다.
도 18은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더를 도시한다.
도 19a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 블록-단위 이미지 필터링의 일 예를 도시한다.
도 19b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 사후-필터링 모듈 및 NIC 프레임워크를 도시한다.
도 20a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더를 도시한다.
도 20b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더를 도시한다.
도 21a-21c는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적인 디블로킹(deblocking) 프로세스를 도시한다.
도 22는 본 개시내용의 실시예들에 따른 2개보다 많은 블록의 샘플들을 포함하는 경계 영역들의 일 예를 도시한다.
도 23은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 다수의 디블로킹 모델에 기초하는 예시적인 디블로킹 프로세스를 도시한다.
도 24는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 향상(enhancement) 프로세스를 도시한다.
도 25는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 향상 프로세스를 도시한다.
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적인 이미지-레벨 향상 프로세스를 도시한다.
도 27은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 인코딩 프로세스를 약술하는 흐름도를 도시한다.
도 28은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 디코딩 프로세스를 약술하는 흐름도를 도시한다.
도 29는 일 실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 개략적인 예시이다.
도 3은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 통신 시스템(300)의 단순화된 블록도를 예시한다. 통신 시스템(300)은, 예를 들어, 네트워크(350)를 통해, 서로 통신할 수 있는 복수의 단말 디바이스를 포함한다. 예를 들어, 통신 시스템(300)은 네트워크(350)를 통해 상호접속되는 제1 쌍의 단말 디바이스들(310 및 320)을 포함한다. 도 3의 예에서, 제1 쌍의 단말 디바이스들(310 및 320)은 데이터의 단방향 송신을 수행한다. 예를 들어, 단말 디바이스(310)는 네트워크(350)를 통해 다른 단말 디바이스(320)로의 송신을 위해 비디오 데이터(예컨대, 단말 디바이스(310)에 의해 캡처되는 비디오 픽처들의 스트림)를 코딩할 수 있다. 인코딩된 비디오 데이터는 하나 이상의 코딩된 비디오 비트스트림의 형식으로 송신될 수 있다. 단말 디바이스(320)는 네트워크(350)로부터 코딩된 비디오 데이터를 수신하고, 코딩된 비디오 데이터를 디코딩하여 비디오 픽처들을 복구하고 복구된 비디오 데이터에 따라 비디오 픽처들을 디스플레이할 수 있다. 단방향 데이터 송신은 미디어 서빙 애플리케이션들(media serving applications) 등에서 일반적일 수 있다.
다른 예에서, 통신 시스템(300)은, 예를 들어, 화상회의(videoconferencing) 동안 발생할 수 있는 코딩된 비디오 데이터의 양방향 송신을 수행하는 제2 쌍의 단말 디바이스(330 및 340)를 포함한다. 데이터의 양방향 송신을 위해, 일 예에서, 단말 디바이스들(330 및 340) 중의 각각의 단말 디바이스는 네트워크(350)를 통해 단말 디바이스들(330 및 340) 중의 다른 단말 디바이스로의 송신을 위해 비디오 데이터(예컨대, 단말 디바이스에 의해 캡처되는 비디오 픽처들의 스트림)를 코딩할 수 있다. 단말 디바이스들(330 및 340) 중의 각각의 단말 디바이스는 또한 단말 디바이스들(330 및 340) 중의 다른 단말 디바이스에 의해 송신된 코딩된 비디오 데이터를 수신할 수 있고, 코딩된 비디오 데이터를 디코딩하여 비디오 픽처들을 복구할 수 있고, 복구된 비디오 데이터에 따라 액세스가능한 디스플레이 디바이스에서 비디오 픽처들을 디스플레이할 수 있다.
도 3의 예에서, 단말 디바이스들(310, 320, 330 및 340)은 서버들, 개인용 컴퓨터들 및 스마트 폰들로서 예시될 수 있지만, 본 개시내용의 원리들은 그렇게 제한되지 않는다. 본 개시내용의 실시예들은 랩톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 미디어 플레이어들 및/또는 전용 영상 회의 장비를 갖는 애플리케이션을 찾는다. 네트워크(350)는, 예를 들어, 와이어라인(유선) 및/또는 무선 통신 네트워크들을 포함하여, 단말 디바이스들(310, 320, 330 및 340) 사이에 코딩된 비디오 데이터를 전달하는 임의의 수의 네트워크들을 표현한다. 통신 네트워크(350)는 회선-교환(circuit-switched) 및/또는 패킷-교환(packet-switched) 채널들에서 데이터를 교환할 수 있다. 대표적인 네트워크들은 원거리통신(telecommunications) 네트워크들, 근거리 통신망들(local area networks), 광역 통신망들(wide area networks) 및/또는 인터넷을 포함한다. 본 논의의 목적을 위해, 네트워크(350)의 아키텍처 및 토폴로지는 아래에서 본 명세서에서 설명되지 않는 한 본 개시내용의 동작에 중요하지 않을 수 있다.
도 4는, 개시된 주제를 위한 애플리케이션에 대한 일 예컨대, 스트리밍 환경에서의 비디오 인코더 및 비디오 디코더의 배치를 예시한다. 개시된 주제는, 예를 들어, 화상 회의, 디지털 TV, CD, DVD, 메모리 스틱 등을 포함하는 디지털 미디어 상에 압축된 비디오의 저장 등을 포함하는, 다른 비디오 인에이블(enabled) 애플리케이션들에도 동일하게 적용가능할 수 있다.
스트리밍 시스템은, 예를 들어, 압축되지 않은 비디오 픽처들의 스트림(402)을 생성하는 비디오 소스(401), 예를 들어, 디지털 카메라를 포함할 수 있는 캡처 서브시스템(413)을 포함할 수 있다. 일 예에서, 비디오 픽처들의 스트림(402)은 디지털 카메라에 의해 촬영되는 샘플들을 포함한다. 인코딩된 비디오 데이터(404)(또는 코딩된 비디오 비트스트림)와 비교할 때 많은 데이터 용량을 강조하기 위해 굵은 라인으로 묘사된 비디오 픽처들의 스트림(402)은 비디오 소스(401)에 결합된 비디오 인코더(403)를 포함하는 전자 디바이스(420)에 의해 처리될 수 있다. 비디오 인코더(403)는 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 개시된 주제의 양태들을 인에이블하거나 구현하기 위해 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 비디오 픽처들의 스트림(402)과 비교할 때 적은 데이터 용량을 강조하기 위해 얇은 라인으로 묘사된 인코딩된 비디오 데이터(404)(또는 인코딩된 비디오 비트스트림)는 미래의 사용을 위해 스트리밍 서버(405) 상에 저장될 수 있다. 도 4에서의 클라이언트 서브시스템들(406 및 408)과 같은 하나 이상의 스트리밍 클라이언트 서브시스템은 스트리밍 서버(405)에 액세스하여 인코딩된 비디오 데이터(404)의 사본들(407 및 409)을 검색할 수 있다. 클라이언트 서브시스템(406)은, 예를 들어, 전자 디바이스(430) 내에 비디오 디코더(410)를 포함할 수 있다. 비디오 디코더(410)는 인코딩된 비디오 데이터(404)의 착신 사본(407)을 디코딩하고 디스플레이(412)(예컨대, 디스플레이 스크린) 또는 다른 렌더링 디바이스(묘사되지 않음) 상에 렌더링될 수 있는 비디오 픽처들의 발신 스트림(411)을 생성한다. 일부 스트리밍 시스템들에서, 인코딩된 비디오 데이터(404, 407, 및 409)(예컨대, 비디오 비트스트림들)는 특정 비디오 코딩/압축 표준들에 따라 인코딩될 수 있다. 이러한 표준들의 예들은 ITU-T 권고안(Recommendation) H.265를 포함한다. 일 예에서, 개발 중인 비디오 코딩 표준은 VVC(Versatile Video Coding)로서 널리 알려져 있다. 개시된 주제는 VVC의 맥락에서 사용될 수 있다.
전자 디바이스들(420 및 430)은 다른 컴포넌트들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 전자 디바이스(420)는 비디오 디코더(도시되지 않음)를 포함할 수 있고 전자 디바이스(430)는 비디오 인코더(도시되지 않음)도 포함할 수 있다.
도 5는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 비디오 디코더(510)의 블록도를 도시한다. 비디오 디코더(510)는 전자 디바이스(530)에 포함될 수 있다. 전자 디바이스(530)는 수신기(531)(예컨대, 수신 회로)를 포함할 수 있다. 비디오 디코더(510)는 도 4의 예에서의 비디오 디코더(410) 대신에 사용될 수 있다.
수신기(531)는 비디오 디코더(510)에 의해 디코딩될 하나 이상의 코딩된 비디오 시퀀스- 동일한 또는 다른 실시예에서, 한 번에 하나의 코딩된 비디오 시퀀스 -를 수신할 수 있고, 여기서 각각의 코딩된 비디오 시퀀스의 디코딩은 다른 코딩된 비디오 시퀀스들과 독립적이다. 코딩된 비디오 시퀀스는, 인코딩된 비디오 데이터를 저장하는 저장 디바이스에 대한 하드웨어/소프트웨어 링크일 수 있는, 채널(501)로부터 수신될 수 있다. 수신기(531)는 인코딩된 비디오 데이터를 다른 데이터, 예를 들어, 코딩된 오디오 데이터 및/또는 보조 데이터 스트림들과 함께 수신할 수 있고, 이들은 그들 각자의 사용 엔티티들(묘사되지 않음)에 포워딩될 수 있다. 수신기(531)는 코딩된 비디오 시퀀스를 다른 데이터로부터 분리할 수 있다. 네트워크 지터를 방지하기 위해, 수신기(531)와 엔트로피 디코더/파서(520)(이후 "파서(520)") 사이에 버퍼 메모리(515)가 결합될 수 있다. 특정 애플리케이션들에서, 버퍼 메모리(515)는 비디오 디코더(510)의 일부이다. 다른 것들에서, 그것은 비디오 디코더(510)(묘사되지 않음) 외부에 있을 수 있다. 또 다른 것들에서, 예를 들어, 네트워크 지터를 방지하기 위해, 비디오 디코더(510) 외부의 버퍼 메모리(묘사되지 않음), 그리고 추가로, 예를 들어, 재생 타이밍(playout timing)을 핸들링하기 위해, 비디오 디코더(510) 내부의 다른 버퍼 메모리(515)가 존재할 수 있다. 수신기(531)가 충분한 대역폭 및 제어가능성의 저장/포워드 디바이스로부터, 또는 동기식 네트워크로부터 데이터를 수신하고 있을 때, 버퍼 메모리(515)는 필요하지 않을 수 있거나, 작을 수 있다. 인터넷과 같은 최선 노력 패킷 네트워크들 상에서의 사용을 위해, 버퍼 메모리(515)가 요구될 수 있고, 비교적 클 수 있고, 유리하게는 적응적 크기일 수 있고, 비디오 디코더(510) 외부의 운영 체제 또는 유사한 요소들(묘사되지 않음)에서 적어도 부분적으로 구현될 수 있다.
비디오 디코더(510)는 코딩된 비디오 시퀀스로부터 심벌들(521)을 재구성하기 위해 파서(520)를 포함할 수 있다. 이러한 심벌들의 카테고리들은 비디오 디코더(510)의 동작을 관리하기 위해 사용되는 정보, 및 잠재적으로는, 도 5에 도시된 바와 같이, 전자 디바이스(530)의 일체 부분(integral part)은 아니지만 전자 디바이스(530)에 결합될 수 있는 렌더링 디바이스(512)(예컨대, 디스플레이 스크린)와 같은 렌더링 디바이스를 제어하기 위한 정보를 포함한다. 렌더링 디바이스(들)에 대한 제어 정보는 SEI 메시지들(Supplemental Enhancement Information) 또는 VUI(Video Usability Information) 파라미터 세트 프래그먼트들(묘사되지 않음)의 형식일 수 있다. 파서(520)는 수신되는 코딩된 비디오 시퀀스를 파싱/엔트로피 디코딩할 수 있다. 코딩된 비디오 시퀀스의 코딩은 비디오 코딩 기술 또는 표준에 따르는 것일 수 있고, 가변 길이 코딩, 허프만 코딩, 맥락 민감성을 갖거나 갖지 않는 산술 코딩 등을 포함하는 다양한 원리들을 추종할 수 있다. 파서(520)는, 코딩된 비디오 시퀀스로부터, 그룹에 대응하는 적어도 하나의 파라미터에 기초하여, 비디오 디코더 내의 픽셀들의 서브그룹들 중 적어도 하나에 대한 서브그룹 파라미터들의 세트를 추출할 수 있다. 서브그룹들은 픽처 그룹들(GOP들), 픽처들, 타일들, 슬라이스들, 매크로블록들, 코딩 유닛들(CU들), 블록들, 변환 유닛들(TU들), 예측 유닛들(PU들) 등을 포함할 수 있다. 파서(520)는 또한 코딩된 비디오 시퀀스로부터 변환 계수들, 양자화기 파라미터 값들, 모션 벡터들 등과 같은 정보를 추출할 수 있다.
파서(520)는 버퍼 메모리(515)로부터 수신된 비디오 시퀀스에 대해 엔트로피 디코딩/파싱 동작을 수행하여, 심벌들(521)을 생성할 수 있다.
심벌들(521)의 재구성은 코딩된 비디오 픽처 또는 그의 부분들의 타입(이를테면: 인터 및 인트라 픽처, 인터 및 인트라 블록), 및 다른 인자들에 의존하여 다수의 상이한 유닛들을 수반할 수 있다. 어느 유닛들이 수반되는지, 그리고 어떻게 되는지는 파서(520)에 의해 코딩된 비디오 시퀀스로부터 파싱된 서브그룹 제어 정보에 의해 제어될 수 있다. 파서(520)와 아래의 다수의 유닛 사이의 그러한 서브그룹 제어 정보의 흐름은 명확성을 위해 묘사되지 않는다.
이미 언급된 기능 블록들 이외에, 비디오 디코더(510)는 아래에 설명되는 바와 같이 개념적으로 다수의 기능 유닛으로 세분될 수 있다. 상업적 제약 하에서 동작하는 실제 구현에서, 이러한 유닛들 중 다수는 서로 밀접하게 상호작용하며, 적어도 부분적으로 서로 통합될 수 있다. 그러나, 개시된 주제를 설명하기 위해, 아래의 기능 유닛들로의 개념적 세분이 적절하다.
제1 유닛은 스케일러/역변환 유닛(551)이다. 스케일러/역변환 유닛(551)은, 파서(520)로부터의 심벌(들)(521)로서, 어느 변환을 사용할지, 블록 크기, 양자화 인자, 양자화 스케일링 행렬들 등을 포함하는, 제어 정보뿐만 아니라 양자화된 변환 계수를 수신한다. 스케일러/역변환 유닛(551)은 집계기(555)에 입력될 수 있는 샘플 값들을 포함하는 블록들을 출력할 수 있다.
일부 경우들에서, 스케일러/역변환(551)의 출력 샘플들은 인트라 코딩된 블록; 즉, 이전에 재구성된 픽처들로부터의 예측 정보를 사용하는 것이 아니고, 현재 픽처의 이전에 재구성된 부분들로부터의 예측 정보를 사용할 수 있는 블록에 관련될 수 있다. 이러한 예측 정보는 인트라 픽처 예측 유닛(552)에 의해 제공될 수 있다. 일부 경우들에서, 인트라 픽처 예측 유닛(552)은 현재 픽처 버퍼(558)로부터 페치된 주위의 이미 재구성된 정보를 사용하여, 재구성 중인 블록의 동일한 크기 및 형상의 블록을 생성한다. 현재 픽처 버퍼(558)는, 예를 들어, 부분적으로 재구성된 현재 픽처 및/또는 완전히 재구성된 현재 픽처를 버퍼링한다. 집계기(555)는, 일부 경우들에서, 샘플당 기준으로, 인트라 예측 유닛(552)이 생성한 예측 정보를 스케일러/역변환 유닛(551)에 의해 제공된 바와 같은 출력 샘플 정보에 추가한다.
다른 경우들에서, 스케일러/역변환 유닛(551)의 출력 샘플들은 인터 코딩되고, 잠재적으로 모션 보상된 블록에 관련될 수 있다. 이러한 경우에, 모션 보상 예측 유닛(553)은 참조 픽처 메모리(557)에 액세스하여 예측에 사용되는 샘플들을 페치할 수 있다. 블록에 관련된 심벌들(521)에 따라 페치된 샘플들을 모션 보상한 후에, 이들 샘플은 집계기(555)에 의해 스케일러/역변환 유닛(551)의 출력(이 경우에는 잔차 샘플들 또는 잔차 신호라고 불림)에 추가되어 출력 샘플 정보를 생성할 수 있다. 모션 보상 예측 유닛(553)이 예측 샘플들을 페치하는 참조 픽처 메모리(557) 내의 어드레스들은, 예를 들어, X, Y, 및 참조 픽처 컴포넌트들을 가질 수 있는 심벌들(521)의 형식으로 모션 보상 예측 유닛(553)에 이용가능한 모션 벡터들에 의해 제어될 수 있다. 모션 보상은 또한 서브샘플 정확한 모션 벡터들이 사용 중일 때 참조 픽처 메모리(557)로부터 페치된 바와 같은 샘플 값들의 보간, 모션 벡터 예측 메커니즘 등을 포함할 수 있다.
집계기(555)의 출력 샘플들은 루프 필터 유닛(556) 내의 다양한 루프 필터링 기법들의 대상이 될 수 있다. 비디오 압축 기술들은, 코딩된 비디오 시퀀스(코딩된 비디오 비트스트림이라고도 지칭됨)에 포함되고 파서(520)로부터의 심벌들(521)로서 루프 필터 유닛(556)에 이용가능하게 되는 파라미터들에 의해 제어되는 인-루프 필터 기술들을 포함할 수 있지만, 또한 코딩된 픽처 또는 코딩된 비디오 시퀀스의 이전(디코딩 순서에서) 부분들의 디코딩 동안 획득된 메타-정보에 응답적일 뿐만 아니라, 이전에 재구성되고 루프-필터링된 샘플 값들에 응답적일 수도 있다.
루프 필터 유닛(556)의 출력은 렌더링 디바이스(512)에 출력될 뿐만 아니라 미래의 인터-픽처 예측에서 사용하기 위해 참조 픽처 메모리(557)에 저장될 수도 있는 샘플 스트림일 수 있다.
특정 코딩된 픽처들은, 일단 완전히 재구성되면, 미래의 예측을 위한 참조 픽처들로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 현재 픽처에 대응하는 코딩된 픽처가 완전히 재구성되고 코딩된 픽처가 참조 픽처로서 식별되면(예를 들어, 파서(520)에 의해), 현재 픽처 버퍼(558)는 참조 픽처 메모리(557)의 일부가 될 수 있고, 다음의 코딩된 픽처의 재구성을 개시하기 전에 새로운 현재 픽처 버퍼가 재할당될 수 있다.
비디오 디코더(510)는 ITU-T Rec. H.265와 같은 표준에서의 미리 결정된 비디오 압축 기술에 따라 디코딩 동작들을 수행할 수 있다. 코딩된 비디오 시퀀스가 비디오 압축 기술 또는 표준의 신택스, 및 비디오 압축 기술 또는 표준에서 문서화된 것과 같은 프로파일들 둘 다를 고수한다는 점에서, 코딩된 비디오 시퀀스는 사용 중인 비디오 압축 기술 또는 표준에 의해 특정된 신택스를 준수할 수 있다. 구체적으로, 프로파일은 비디오 압축 기술 또는 표준에서 이용가능한 모든 툴들로부터 그 프로파일 하에서 사용하기 위해 이용가능한 유일한 툴들로서 특정 툴들을 선택할 수 있다. 또한 준수를 위해 필요한 것은 코딩된 비디오 시퀀스의 복잡도가 비디오 압축 기술 또는 표준의 레벨에 의해 정의된 바와 같은 경계들 내에 있는 것일 수 있다. 일부 경우들에서, 레벨들은 최대 픽처 크기, 최대 프레임 레이트, 최대 재구성 샘플 레이트(예를 들어, 초당 메가샘플 단위로 측정됨), 최대 참조 픽처 크기 등을 제한한다. 레벨들에 의해 설정된 제한들은, 일부 경우들에서, HRD(Hypothetical Reference Decoder) 사양들 및 코딩된 비디오 시퀀스에서 시그널링된 HRD 버퍼 관리를 위한 메타데이터를 통해 추가로 제한될 수 있다.
일 실시예에서, 수신기(531)는 인코딩된 비디오와 함께 추가(중복) 데이터를 수신할 수 있다. 추가 데이터는 코딩된 비디오 시퀀스(들)의 일부로서 포함될 수 있다. 추가 데이터는 데이터를 적절히 디코딩하고/하거나 원래 비디오 데이터를 더 정확하게 재구성하기 위해 비디오 디코더(510)에 의해 사용될 수 있다. 추가 데이터는, 예를 들어, 시간, 공간, 또는 신호 잡음비(SNR) 향상 계층들, 중복 슬라이스들, 중복 픽처들, 순방향 에러 정정 코드들 등의 형식일 수 있다.
도 6은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 비디오 인코더(603)의 블록도를 도시한다. 비디오 인코더(603)는 전자 디바이스(620)에 포함된다. 전자 디바이스(620)는 송신기(640)(예컨대, 송신 회로)를 포함한다. 비디오 인코더(603)는 도 4의 예에서의 비디오 인코더(403) 대신에 사용될 수 있다.
비디오 인코더(603)는 비디오 인코더(603)에 의해 코딩될 비디오 이미지(들)를 캡처할 수 있는 비디오 소스(601)(도 6의 예에서는 전자 디바이스(620)의 일부가 아님)로부터 비디오 샘플들을 수신할 수 있다. 다른 예에서, 비디오 소스(601)는 전자 디바이스(620)의 일부이다.
비디오 소스(601)는, 임의의 적합한 비트 심도(예를 들어: 8비트, 10비트, 12비트, ...), 임의의 색공간(예를 들어, BT.601 Y CrCB, RGB, ...), 및 임의의 적합한 샘플링 구조(예를 들어, Y CrCb 4:2:0, Y CrCb 4:4:4)의 것일 수 있는 디지털 비디오 샘플 스트림의 형식으로 비디오 인코더(603)에 의해 코딩될 소스 비디오 시퀀스를 제공할 수 있다. 미디어 서빙 시스템에서, 비디오 소스(601)는 이전에 준비된 비디오를 저장하는 저장 디바이스일 수 있다. 영상회의 시스템에서, 비디오 소스(601)는 비디오 시퀀스로서 로컬 이미지 정보를 캡처하는 카메라일 수 있다. 비디오 데이터는 순차적으로 볼 때 모션을 부여하는 복수의 개별 픽처로서 제공될 수 있다. 픽처들 자체는 픽셀들의 공간적 어레이로서 조직될 수 있고, 여기서 각각의 픽셀은 사용 중인 샘플링 구조, 색 공간 등에 의존하여 하나 이상의 샘플을 포함할 수 있다. 본 기술분야의 통상의 기술자는 픽셀들과 샘플들 사이의 관계를 쉽게 이해할 수 있다. 이하의 설명은 샘플들에 초점을 맞춘다.
일 실시예에 따르면, 비디오 인코더(603)는 소스 비디오 시퀀스의 픽처들을 실시간으로 또는 애플리케이션에 의해 요구되는 바와 같은 임의의 다른 시간 제약들 하에서 코딩된 비디오 시퀀스(643)로 코딩 및 압축할 수 있다. 적절한 코딩 속도를 시행하는 것이 제어기(650)의 하나의 기능이다. 일부 실시예들에서, 제어기(650)는 아래 설명되는 바와 같이 다른 기능 유닛들을 제어하고 다른 기능 유닛들에 기능적으로 결합된다. 결합은 명료성을 위해 묘사되지 않는다. 제어기(650)에 의해 설정된 파라미터들은 레이트 제어 관련 파라미터들(픽처 스킵, 양자화기, 레이트-왜곡 최적화 기법들의 람다 값,...), 픽처 크기, 픽처 그룹(GOP) 레이아웃, 최대 모션 벡터 검색 범위 등을 포함할 수 있다. 제어기(650)는 특정 시스템 설계에 대해 최적화된 비디오 인코더(603)에 관련된 다른 적합한 기능들을 갖도록 구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 비디오 인코더(603)는 코딩 루프에서 동작하도록 구성된다. 과도하게 단순화된 설명으로서, 일 예에서, 코딩 루프는 소스 코더(630)(예컨대, 코딩될 입력 픽처, 및 참조 픽처(들)에 기초하여 심벌 스트림과 같은 심벌들을 생성하는 것을 담당함), 및 비디오 인코더(603)에 임베드된 (로컬) 디코더(633)를 포함할 수 있다. 디코더(633)는 (원격) 디코더가 또한 생성하는 것과 유사한 방식으로 샘플 데이터를 생성하기 위해 심벌들을 재구성한다(심벌들과 코딩된 비디오 비트스트림 사이의 임의의 압축이 개시된 주제에서 고려되는 비디오 압축 기술들에서 무손실이기 때문에). 재구성된 샘플 스트림(샘플 데이터)은 참조 픽처 메모리(634)에 입력된다. 심벌 스트림의 디코딩이 디코더 위치(로컬 또는 원격)와는 독립적으로 비트-정확한 결과들(bit-exact results)로 이어지기 때문에, 참조 픽처 메모리(634) 내의 콘텐츠 또한 로컬 인코더와 원격 인코더 사이에서 비트 정확(bit exact)하다. 다시 말해서, 인코더의 예측 부분은 디코딩 동안 예측을 사용할 때 디코더가 "볼(would see)" 것과 정확히 동일한 샘플 값들을 참조 픽처 샘플로서 "본다(sees)". 참조 픽처 동기성(그리고 예를 들어, 채널 오류들 때문에 동기성이 유지될 수 없는 경우, 결과적인 드리프트)의 이러한 기본적인 원리는 일부 관련 기술들에서도 사용된다.
"로컬(local)" 디코더(633)의 동작은 도 5와 관련하여 위에서 이미 상세히 설명된 비디오 디코더(510)와 같은 "원격(remote)" 디코더의 것과 동일할 수 있다. 그러나, 또한 도 5를 잠시 참조하면, 심벌들이 이용가능하고 엔트로피 코더(645) 및 파서(520)에 의한 코딩된 비디오 시퀀스에 대한 심벌들의 인코딩/디코딩이 무손실일 수 있기 때문에, 버퍼 메모리(515), 및 파서(520)를 포함하는, 비디오 디코더(510)의 엔트로피 디코딩 부분들은 로컬 디코더(633)에서 완전히 구현되지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 디코더에 존재하는 파싱/엔트로피 디코딩을 제외한 디코더 기술이 대응하는 인코더에 동일하거나 실질적으로 동일한 기능 형식으로 존재한다. 그에 따라, 개시된 주제는 디코더 동작에 초점을 맞춘다. 인코더 기술들은 포괄적으로 설명된 디코더 기술들의 역(inverse)이기 때문에 그것들에 대한 설명은 축약될 수 있다. 특정 구역들에서, 더 상세한 설명이 아래에 제공된다.
동작 동안, 일부 예들에서, 소스 코더(630)는, "참조 픽처들"로서 지정된 비디오 시퀀스로부터의 하나 이상의 이전에 코딩된 픽처를 참조하여 예측적으로 입력 픽처를 코딩하는, 모션 보상된 예측 코딩을 수행할 수 있다. 이러한 방식으로, 코딩 엔진(632)은 입력 픽처의 픽셀 블록들과 입력 픽처에 대한 예측 참조(들)로서 선택될 수 있는 참조 픽처(들)의 픽셀 블록들 사이의 차이들을 코딩한다.
로컬 비디오 디코더(633)는, 소스 코더(630)에 의해 생성된 심벌들에 기초하여, 참조 픽처들로서 지정될 수 있는 픽처들의 코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 코딩 엔진(632)의 동작들은 유리하게는 손실 프로세스들일 수 있다. 코딩된 비디오 데이터가 비디오 디코더(도 6에 도시되지 않음)에서 디코딩될 수 있을 때, 재구성된 비디오 시퀀스는 통상적으로 일부 오류들을 갖는 소스 비디오 시퀀스의 복제본(replica)일 수 있다. 로컬 비디오 디코더(633)는 참조 픽처들에 대해 비디오 디코더에 의해 수행될 수 있는 디코딩 프로세스들을 복제하고 재구성된 참조 픽처들이 참조 픽처 메모리(634)에 저장되게 할 수 있다. 이러한 방식으로, 비디오 인코더(603)는 (송신 오류들이 없이) 원단(far-end) 비디오 디코더에 의해 획득될 재구성된 참조 픽처들로서 공통 콘텐츠를 갖는 재구성된 참조 픽처들의 사본들을 국부적으로 저장할 수 있다.
예측기(635)는 코딩 엔진(632)에 대한 예측 검색들을 수행할 수 있다. 즉, 코딩될 새로운 픽처에 대해, 예측기(635)는 새로운 픽처들에 대한 적절한 예측 참조로서 역할할 수 있는 참조 픽처 모션 벡터들, 블록 형상들 등과 같은 특정 메타데이터 또는 샘플 데이터(후보 참조 픽셀 블록들로서)에 대해 참조 픽처 메모리(634)를 검색할 수 있다. 예측기(635)는 적절한 예측 참조들을 찾기 위해 샘플 블록 바이 픽처 블록 기준으로(sample block-by-pixel block basis) 동작할 수 있다. 일부 경우들에서, 예측기(635)에 의해 획득된 검색 결과들에 의해 결정된 바와 같이, 입력 픽처는 참조 픽처 메모리(634)에 저장된 다수의 참조 픽처로부터 인출된 예측 참조들을 가질 수 있다.
제어기(650)는, 예를 들어, 비디오 데이터를 인코딩하기 위해 사용되는 파라미터들 및 서브그룹 파라미터들의 설정을 포함하여, 소스 코더(630)의 코딩 동작을 관리할 수 있다.
전술한 모든 기능 유닛들의 출력은 엔트로피 코더(645)에서 엔트로피 코딩의 대상이 될 수 있다. 엔트로피 코더(645)는 다양한 기능 유닛들에 의해 생성된 바와 같은 심벌들을, 허프만 코딩, 가변 길이 코딩, 산술 코딩 등과 같은 기술들에 따라 심벌들을 무손실 압축함으로써, 코딩된 비디오 시퀀스로 변환한다.
송신기(640)는, 인코딩된 비디오 데이터를 저장할 저장 디바이스에 대한 하드웨어/소프트웨어 링크일 수 있는, 통신 채널(660)을 통한 송신을 준비하기 위해 엔트로피 코더(645)에 의해 생성된 코딩된 비디오 시퀀스(들)를 버퍼링할 수 있다. 송신기(640)는 비디오 인코더(603)로부터의 코딩된 비디오 데이터를 송신될 다른 데이터, 예를 들어, 코딩된 오디오 데이터 및/또는 보조 데이터 스트림들(소스들이 도시되지 않음)과 병합할 수 있다.
제어기(650)는 비디오 인코더(603)의 동작을 관리할 수 있다. 코딩 동안, 제어기(650)는, 각자의 픽처에 적용될 수 있는 코딩 기법들에 영향을 미칠 수 있는, 특정 코딩된 픽처 타입을 각각의 코딩된 픽처에 배정할 수 있다. 예를 들어, 픽처들은 종종 다음 픽처 타입들 중 하나로서 배정될 수 있다:
인트라 픽처(Intra Picture)(I 픽처)는 예측의 소스로서 시퀀스 내의 임의의 다른 픽처를 사용하지 않고 코딩 및 디코딩될 수 있는 것일 수 있다. 일부 비디오 코덱들은, 예를 들어, "IDR"(Independent Decoder Refresh) 픽처들을 포함하는, 상이한 타입의 인트라 픽처들을 허용한다. 본 기술분야의 통상의 기술자는 I 픽처들의 해당 변형들 및 그들 각자의 애플리케이션들 및 특징들을 인식한다.
예측 픽처(Predictive picture)(P 픽처)는 각각의 블록의 샘플 값들을 예측하기 위해 많아야 하나의 모션 벡터 및 참조 인덱스를 사용하는 인트라 예측(intra prediction) 또는 인터 예측(inter prediction)을 사용하여 코딩 및 디코딩될 수 있는 것일 수 있다.
양-방향 예측 픽처(Bi-directionally Predictive Picture)(B 픽처)는 각각의 블록의 샘플 값들을 예측하기 위해 많아야 2개의 모션 벡터들 및 참조 인덱스들을 사용하는 인트라 예측 또는 인터 예측을 사용하여 코딩 및 디코딩될 수 있는 것일 수 있다. 유사하게, 다중-예측 픽처들은 단일 블록의 재구성을 위해 2개보다 많은 참조 픽처 및 연관된 메타데이터를 사용할 수 있다.
소스 픽처들은 일반적으로 복수의 샘플 블록(예를 들어, 각각 4x4, 8x8, 4x8, 또는 16x16 샘플들의 블록들)으로 공간적으로 세분되고 블록 단위로(on a block-by-block basis) 코딩될 수 있다. 블록들은 블록들의 각자의 픽처들에 적용되는 코딩 배정에 의해 결정된 바와 같은 다른(이미 코딩된) 블록들을 참조하여 예측적으로 코딩될 수 있다. 예를 들어, I 픽처들의 블록들은 비예측적으로 코딩될 수 있거나 그것들은 동일한 픽처의 이미 코딩된 블록들을 참조하여 예측적으로 코딩될 수 있다(공간 예측 또는 인트라 예측). P 픽처들의 픽셀 블록들은, 하나의 이전에 코딩된 참조 픽처를 참조하여 공간 예측을 통해 또는 시간 예측을 통해, 예측적으로 코딩될 수 있다. B 픽처들의 블록들은, 하나 또는 2개의 이전에 코딩된 참조 픽처를 참조하여 공간 예측을 통해 또는 시간 예측을 통해, 예측적으로 코딩될 수 있다.
비디오 인코더(603)는, ITU-T Rec.H.265와 같은, 미리 결정된 비디오 코딩 기술 또는 표준에 따라 코딩 동작들을 수행할 수 있다. 그것의 동작 중에, 비디오 인코더(603)는, 입력 비디오 시퀀스에서 시간 중복성 및 공간 중복성을 이용하는 예측 코딩 동작들을 포함하여, 다양한 압축 동작들을 수행할 수 있다. 따라서, 코딩된 비디오 데이터는 사용 중인 비디오 코딩 기술 또는 표준에 의해 특정된 신택스(syntax)를 준수할 수 있다.
일 실시예에서, 송신기(640)는 인코딩된 비디오와 함께 추가 데이터를 송신할 수 있다. 소스 코더(630)는 코딩된 비디오 시퀀스의 일부로서 그러한 데이터를 포함할 수 있다. 추가 데이터는 시간/공간/SNR 향상 계층들, 중복 픽처들 및 슬라이스들과 같은 다른 형식의 중복 데이터, SEI 메시지들, VUI 파라미터 세트 프래그먼트들 등을 포함할 수 있다.
비디오는 시간 시퀀스에서 복수의 소스 픽처(비디오 픽처)로서 캡처될 수 있다. 인트라-픽처 예측(종종 인트라 예측으로 축약됨)은 주어진 픽처에서 공간 상관을 이용하고, 인터-픽처 예측은 픽처들 사이의 (시간 또는 다른) 상관을 이용한다. 일 예에서, 현재 픽처로서 지칭되는, 인코딩/디코딩 중인 특정 픽처가 블록들로 파티셔닝된다. 현재 픽처 내의 블록이 비디오 내의 이전에 코딩되고 여전히 버퍼링된 참조 픽처 내의 참조 블록과 유사할 때, 현재 픽처 내의 블록은 모션 벡터로서 지칭되는 벡터에 의해 코딩될 수 있다. 모션 벡터는 참조 픽처 내의 참조 블록을 가리키고, 다수의 참조 픽처가 사용 중인 경우에, 참조 픽처를 식별하는 제3의 차원을 가질 수 있다.
일부 실시예들에서, 인터-픽처 예측에서 양-예측 기법이 사용될 수 있다. 양-예측 기법에 따르면, 둘 다 비디오 내의 현재 픽처에 디코딩 순서에서 앞서는(그러나, 디스플레이 순서에서, 과거 및 미래에 각각 있을 수 있는) 제1 참조 픽처 및 제2 참조 픽처와 같은 2개의 참조 픽처가 사용된다. 현재 픽처 내의 블록은 제1 참조 픽처 내의 제1 참조 블록을 가리키는 제1 모션 벡터, 및 제2 참조 픽처 내의 제2 참조 블록을 가리키는 제2 모션 벡터에 의해 코딩될 수 있다. 블록은 제1 참조 블록과 제2 참조 블록의 조합에 의해 예측될 수 있다.
또한, 코딩 효율을 개선하기 위해 인터-픽처 예측에서 병합 모드(merge mode) 기법이 사용될 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 인터 픽처 예측들 및 인트라 픽처 예측들과 같은 예측들은 블록들의 유닛에서 수행된다. 예를 들어, HEVC 표준에 따르면, 비디오 픽처들의 시퀀스에서의 픽처는 압축을 위해 CTU(coding tree units)로 파티셔닝되고, 픽처에서의 CTU들은 64x64 픽셀들, 32x32 픽셀들, 또는 16x16 픽셀들과 같은 동일한 크기를 갖는다. 일반적으로, CTU는, 하나의 루마 CTB 및 2개의 크로마 CTB들인, 3개의 CTB들(coding tree blocks)을 포함한다. 각각의 CTU는 하나 또는 다수의 CU(coding units)으로 재귀적으로 쿼드트리 분할(recursively quadtree split)될 수 있다. 예를 들어, 64x64 픽셀들의 CTU는 64x64 픽셀들의 하나의 CU, 또는 32x32 픽셀들의 4개의 CU, 또는 16x16 픽셀들의 16개의 CU로 분할될 수 있다. 일 예에서, 각각의 CU는, 인터 예측 타입 또는 인트라 예측 타입과 같은, CU에 대한 예측 타입을 결정하기 위해 분석된다. CU는 시간 및/또는 공간 예측가능성에 의존하여 하나 이상의 PU(prediction units)로 분할된다. 일반적으로, 각각의 PU는 루마 예측 블록(prediction block, PB)과 2개의 크로마 PB를 포함한다. 일 실시예에서, 코딩(인코딩/디코딩)에서의 예측 동작은 예측 블록의 유닛에서 수행된다. 예측 블록의 예로서 루마 예측 블록을 사용하여, 예측 블록은, 8x8 픽셀들, 16x16 픽셀들, 8x16 픽셀들, 16x8 픽셀들 등과 같은, 픽셀들에 대한 값들(예컨대, 루마 값들)의 행렬을 포함한다.
도 7은 본 개시내용의 다른 실시예에 따른 비디오 인코더(703)의 도면을 도시한다. 비디오 인코더(703)는 비디오 픽처들의 시퀀스에서 현재 비디오 픽처 내의 샘플 값들의 처리 블록(예컨대, 예측 블록)을 수신하고, 처리 블록을 코딩된 비디오 시퀀스의 일부인 코딩된 픽처로 인코딩하도록 구성된다. 일 예에서, 비디오 인코더(703)는 도 4의 예에서의 비디오 인코더(403) 대신에 사용된다.
HEVC 예에서, 비디오 인코더(703)는 8x8 샘플들의 예측 블록 등과 같은 처리 블록에 대한 샘플 값들의 행렬을 수신한다. 비디오 인코더(703)는 처리 블록이 인트라 모드, 인터 모드, 또는 예를 들어 레이트-왜곡 최적화를 사용하는 양-예측 모드 중 어느 것을 사용하여 최선으로 코딩되는지를 결정한다. 처리 블록이 인트라 모드로 코딩되어야 할 때, 비디오 인코더(703)는 인트라 예측 기법을 사용하여 처리 블록을 코딩된 픽처로 인코딩할 수 있고; 처리 블록이 인터 모드 또는 양-예측 모드로 코딩되어야 할 때, 비디오 인코더(703)는 처리 블록을 코딩된 픽처로 인코딩하기 위해 인터 예측 또는 양-예측 기법을 각각 사용할 수 있다. 특정 비디오 코딩 기술들에서, 병합 모드는 예측기들 외부의 코딩된 모션 벡터 성분의 이점 없이 하나 이상의 모션 벡터 예측기로부터 모션 벡터가 도출되는 인터 픽처 예측 서브모드일 수 있다. 특정 다른 비디오 코딩 기술들에서, 대상 블록에 적용가능한 모션 벡터 성분이 존재할 수 있다. 일 예에서, 비디오 인코더(703)는 처리 블록들의 모드를 결정하기 위한 모드 결정 모듈(도시되지 않음)과 같은 다른 컴포넌트들을 포함한다.
도 7의 예에서, 비디오 인코더(703)는 도 7에 도시된 바와 같이 함께 결합된 인터 인코더(inter encoder)(730), 인트라 인코더(intra encoder)(722), 잔차 계산기(residue calculator)(723), 스위치(726), 잔차 인코더(724), 일반 제어기(721), 및 엔트로피 인코더(725)를 포함한다.
인터 인코더(730)는 현재 블록(예컨대, 처리 블록)의 샘플들을 수신하고, 블록을 참조 픽처들 내의 하나 이상의 참조 블록(예컨대, 이전 픽처들 및 나중 픽처들 내의 블록들)과 비교하고, 인터 예측 정보(예컨대, 인터 인코딩 기법에 따른 중복 정보의 설명, 모션 벡터들, 병합 모드 정보)를 생성하고, 임의의 적합한 기법을 사용하는 인터 예측 정보에 기초하여 인터 예측 결과들(예컨대, 예측된 블록)을 계산하도록 구성된다. 일부 예들에서, 참조 픽처들은 인코딩된 비디오 정보에 기초하여 디코딩되는 디코딩된 참조 픽처들이다.
인트라 인코더(722)는 현재 블록(예컨대, 처리 블록)의 샘플들을 수신하고, 일부 경우들에는 블록을 동일한 픽처 내의 이미 코딩된 블록들과 비교하고, 변환 후의 양자화된 계수들, 및 일부 경우들에는 인트라 예측 정보(예컨대, 하나 이상의 인트라 인코딩 기법에 따른 인트라 예측 방향 정보)를 또한 생성하도록 구성된다. 일 예에서, 인트라 인코더(722)는 또한 동일한 픽처 내의 참조 블록들 및 인트라 예측 정보에 기초하여 인트라 예측 결과들(예컨대, 예측 블록)을 계산한다.
일반 제어기(721)는 일반 제어 데이터를 결정하고 일반 제어 데이터에 기초하여 비디오 인코더(703)의 다른 컴포넌트들을 제어하도록 구성된다. 일 예에서, 일반 제어기(721)는 블록의 모드를 결정하고, 모드에 기초하여 스위치(726)에 제어 신호를 제공한다. 예를 들어, 모드가 인트라 모드일 때, 일반 제어기(721)는 잔차 계산기(723)에 의한 사용을 위해 인트라 모드 결과를 선택하도록 스위치(726)를 제어하고, 인트라 예측 정보를 선택하고 인트라 예측 정보를 비트스트림에 포함시키도록 엔트로피 인코더(725)를 제어하며; 모드가 인터 모드일 때, 일반 제어기(721)는 잔차 계산기(723)에 의한 사용을 위해 인터 예측 결과를 선택하도록 스위치(726)를 제어하고, 인터 예측 정보를 선택하고 인터 예측 정보를 비트스트림에 포함시키도록 엔트로피 인코더(725)를 제어한다.
잔차 계산기(723)는 수신된 블록과 인트라 인코더(722) 또는 인터 인코더(730)로부터 선택된 예측 결과들 사이의 차이(잔차 데이터)를 계산하도록 구성된다. 잔차 인코더(724)는 잔차 데이터에 기초하여 동작하여 잔차 데이터를 인코딩함으로써 변환 계수들을 생성하도록 구성된다. 일 예에서, 잔차 인코더(724)는 공간 도메인으로부터 주파수 도메인으로 잔차 데이터를 전환하고, 변환 계수들을 생성하도록 구성된다. 그 후 변환 계수들은 양자화 처리의 대상이 되어 양자화된 변환 계수들을 획득한다. 다양한 실시예들에서, 비디오 인코더(703)는 잔차 디코더(728)를 또한 포함한다. 잔차 디코더(728)는 역변환을 수행하고, 디코딩된 잔차 데이터를 생성하도록 구성된다. 디코딩된 잔차 데이터는 인트라 인코더(722) 및 인터 인코더(730)에 의해 적합하게 사용될 수 있다. 예를 들어, 인터 인코더(730)는 디코딩된 잔차 데이터 및 인터 예측 정보에 기초하여 디코딩된 블록들을 생성할 수 있고, 인트라 인코더(722)는 디코딩된 잔차 데이터 및 인트라 예측 정보에 기초하여 디코딩된 블록들을 생성할 수 있다. 디코딩된 블록들은 디코딩된 픽처들을 생성하기 위해 적합하게 처리되고 디코딩된 픽처들은 메모리 회로(도시되지 않음)에 버퍼링되고 일부 예들에서는 참조 픽처들로서 사용될 수 있다.
엔트로피 인코더(725)는 인코딩된 블록을 포함하게 비트스트림을 포맷하도록 구성된다. 엔트로피 인코더(725)는 HEVC 표준과 같은 적합한 표준에 따라 다양한 정보를 포함하도록 구성된다. 일 예에서, 엔트로피 인코더(725)는 일반 제어 데이터, 선택된 예측 정보(예컨대, 인트라 예측 정보 또는 인터 예측 정보), 잔차 정보, 및 다른 적합한 정보를 비트스트림 내에 포함시키도록 구성된다. 개시된 주제에 따르면, 인터 모드 또는 양-예측 모드의 병합 서브모드에서 블록을 코딩할 때, 잔차 정보가 존재하지 않는다는 점에 유의한다.
도 8은 본 개시내용의 다른 실시예에 따른 비디오 디코더(810)의 도면을 도시한다. 비디오 디코더(810)는 코딩된 비디오 시퀀스의 일부인 코딩된 픽처들을 수신하고, 코딩된 픽처들을 디코딩하여 재구성된 픽처들을 생성하도록 구성된다. 일 예에서, 비디오 디코더(810)는 도 4의 예에서의 비디오 디코더(410) 대신에 사용된다.
도 8의 예에서, 비디오 디코더(810)는 도 8에 도시된 바와 같이 함께 결합된 엔트로피 디코더(871), 인터 디코더(880), 잔차 디코더(873), 재구성 모듈(874), 및 인트라 디코더(872)를 포함한다.
엔트로피 디코더(871)는, 코딩된 픽처로부터, 코딩된 픽처가 구성되는 신택스 요소들을 표현하는 특정 심벌들을 재구성하도록 구성될 수 있다. 그러한 심벌들은, 예를 들어, 블록이 코딩되는 모드(이를테면, 예를 들어, 인트라 모드, 인터 모드, 양-예측(bi-predicted) 모드, 병합 서브모드 또는 다른 서브모드에서 후자 2개), 인트라 디코더(872) 또는 인터 디코더(880) 각각에 의한 예측을 위해 사용되는 특정 샘플 또는 메타데이터를 식별할 수 있는 예측 정보(이를테면, 예를 들어, 인트라 예측 정보 또는 인터 예측 정보), 예를 들어, 양자화된 변환 계수들의 형식으로 된 잔차 정보 등을 포함할 수 있다. 일 예에서, 예측 모드가 인터 또는 양-예측 모드일 때, 인터 예측 정보가 인터 디코더(880)에 제공되고; 예측 타입이 인트라 예측 타입일 때, 인트라 예측 정보가 인트라 디코더(872)에 제공된다. 잔차 정보는 역양자화의 대상이 될 수 있고 잔차 디코더(873)에 제공된다.
인터 디코더(880)는 인터 예측 정보를 수신하고, 인터 예측 정보에 기초하여 인터 예측 결과들을 생성하도록 구성된다.
인트라 디코더(872)는 인트라 예측 정보를 수신하고, 인트라 예측 정보에 기초하여 예측 결과들을 생성하도록 구성된다.
잔차 디코더(873)는 역양자화를 수행하여 탈양자화된 변환 계수들을 추출하고, 탈양자화된 변환 계수들을 처리하여 잔차를 주파수 도메인으로부터 공간 도메인으로 전환하도록 구성된다. 잔차 디코더(873)는 또한(QP(Quantizer Parameter)를 포함하도록) 특정 제어 정보를 요구할 수 있고, 그 정보는 엔트로피 디코더(871)에 의해 제공될 수 있다(이는 단지 저용량 제어 정보일 수 있으므로 데이터 경로가 묘사되지 않음).
재구성 모듈(874)은, 공간 도메인에서, 잔차 디코더(873)에 의해 출력된 바와 같은 잔차와 예측 결과들(경우에 따라 인터 또는 인트라 예측 모듈들에 의해 출력된 것)을 조합하여 재구성된 블록을 형성하도록 구성하고, 재구성된 블록은 재구성된 픽처의 일부일 수 있고, 재구성된 픽처는 결국 재구성된 비디오의 일부일 수 있다. 시각적 품질을 개선하기 위해 디블로킹(deblocking) 동작 등과 같은 다른 적합한 동작들이 수행될 수 있다는 점에 유의한다.
비디오 인코더들(403, 603, 및 703), 및 비디오 디코더들(410, 510, 및 810)은 임의의 적합한 기법을 사용하여 구현될 수 있다는 점에 유의한다. 일 실시예에서, 비디오 인코더들(403, 603, 및 703), 및 비디오 디코더들(410, 510, 및 810)은 하나 이상의 집적 회로를 사용하여 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 비디오 인코더들(403, 603, 및 603), 및 비디오 디코더들(410, 510, 및 810)은 소프트웨어 명령어들을 실행하는 하나 이상의 프로세서를 사용하여 구현될 수 있다.
본 개시내용은 인공 지능(AI) 기반 신경 이미지 압축(NIC)과 같은 신경 이미지 압축 기술들 및/또는 신경 비디오 압축 기술들에 관련된 비디오 코딩 기술들을 설명한다. 본 개시내용의 양태들은 신경망들에 기초한 E2E (end-to-end) 최적화된 이미지 코딩 프레임워크에 대한 사후 필터링을 갖는 콘텐츠 적응형 온라인 트레이닝 NIC 방법들과 같은 NIC에서의 콘텐츠 적응형 온라인 트레이닝을 포함한다. NN(neural network)은 딥 신경망(DNN), 콘볼루션 신경망(CNN) 등과 같은 인공 신경망(ANN)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 관련 하이브리드 비디오 코덱은 전체적으로 최적화되기 어렵다. 예를 들어, 하이브리드 비디오 코덱에서의 단일 모듈(예컨대, 인코더)의 개선은 전체 성능에서의 코딩 이점을 초래하지 않을 수 있다. NN 기반 비디오 코딩 프레임워크에서, 상이한 모듈들은 러닝 프로세스 또는 트레이닝 프로세스(예컨대, 머신 러닝 프로세스)를 수행함으로써 최종 목적(예컨대, 본 개시내용에서 설명된 레이트-왜곡 손실(L)과 같은 레이트-왜곡 성능)을 개선하기 위해 입력으로부터 출력까지 공동으로 최적화될 수 있고, 따라서 E2E 최적화된 NIC를 초래할 수 있다.
예시적인 NIC 프레임워크 또는 시스템은 다음과 같이 설명될 수 있다. NIC 프레임워크는 입력 블록 x를 신경망 인코더(예컨대, DNN들과 같은 신경망들에 기초한 인코더)에 대한 입력으로서 사용하여, 예를 들어, 저장 및 전송 목적들을 위해 소형화(compact)될 수 있는 압축된 표현(예컨대, 소형 표현) 
를 컴퓨팅할 수 있다. 신경망 디코더(예컨대, DNN들과 같은 신경망들에 기초한 디코더)는 압축된 표현 
를 입력으로서 사용하여 출력 블록(재구성된 블록이라고도 지칭됨) 
를 재구성할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 입력 블록 x 및 재구성된 블록 
는 공간 도메인에 있고 압축된 표현 
는 공간 도메인과 상이한 도메인에 있다. 일부 예들에서, 압축된 표현 
는 양자화 및 엔트로피 코딩된다.
일부 예들에서, NIC 프레임워크는 가변 오토인코더(VAE) 구조를 사용할 수 있다. VAE 구조에서, 신경망 인코더는 전체 입력 블록 x를 신경망 인코더에 대한 입력으로서 직접 사용할 수 있다. 전체 입력 블록 x는 압축된 표현 
을 컴퓨팅하기 위해 블랙 박스로서 작동하는 신경망 계층들의 세트를 통과할 수 있다. 압축된 표현 
은 신경망 인코더의 출력이다. 신경망 디코더는 전체 압축된 표현 
을 입력으로서 취할 수 있다. 압축된 표현 
은 재구성된 블록 
을 컴퓨팅하기 위해 다른 블랙 박스로서 작동하는 다른 세트의 신경망 계층들을 통과할 수 있다. 레이트-왜곡(R-D) 손실 
은 재구성된 블록 
의 왜곡 손실 
및 소형 표현 
의 비트 소비 R 사이의 트레이드-오프를 트레이드-오프 하이퍼파라미터 λ를 이용하여 달성하도록 최적화될 수 있다.
[수학식 1]
신경망(예컨대, ANN)은 태스크-특정 프로그래밍 없이, 예들로부터 태스크들을 수행하도록 러닝할 수 있다. ANN은 접속된 노드들 또는 인공 뉴런들로 구성될 수 있다. 노드들 사이의 접속은 제1 노드로부터 제2 노드(예컨대, 수신 노드)로 신호를 송신할 수 있고, 신호는 접속에 대한 가중치 계수에 의해 표시될 수 있는 가중치에 의해 수정될 수 있다. 수신 노드는 신호(들)를 수신 노드에 송신하는 노드(들)로부터의 신호(들)(즉, 수신 노드에 대한 입력 신호(들))를 처리할 수 있고 그 후 입력 신호들에 함수를 적용함으로써 출력 신호를 생성할 수 있다. 함수는 선형 함수일 수 있다. 일 예에서, 출력 신호는 입력 신호(들)의 가중 합계이다. 일 예에서, 출력 신호는 바이어스 항에 의해 표시될 수 있는 바이어스에 의해 추가로 수정되고, 따라서 출력 신호는 입력 신호(들)의 바이어스 및 가중 합계의 합이다. 함수는, 예를 들어, 입력 신호(들)의 가중 합계 또는 바이어스와 가중 합계의 합에 대한 비선형 동작을 포함할 수 있다. 출력 신호는 수신 노드에 접속된 노드(들)(다운스트림 노드(들))로 전송될 수 있다. ANN은 파라미터들(예컨대, 접속들 및/또는 바이어스들의 가중치들)에 의해 표현되거나 구성될 수 있다. 가중치들 및/또는 바이어스들은 가중치들 및/또는 바이어스들이 반복적으로 조정될 수 있는 예들을 이용하여 ANN을 트레이닝함으로써 획득될 수 있다. 결정된 가중치들 및/또는 결정된 바이어스들로 구성된 트레이닝된 ANN이 태스크들을 수행하기 위해 사용될 수 있다.
ANN 내의 노드들은 임의의 적합한 아키텍처로 조직될 수 있다. 다양한 실시예에서, ANN 내의 노드들은 ANN로의 입력 신호(들)를 수신하는 입력 계층 및 ANN으로부터의 출력 신호(들)를 출력하는 출력 계층을 포함하는 계층들로 조직된다. 실시예에서, ANN은 입력 계층과 출력 계층 사이의 은닉 계층(들)과 같은 계층(들)을 더 포함한다. 상이한 계층들은 상이한 계층들의 각자의 입력에 대해 상이한 종류의 변환을 수행할 수 있다. 신호들은 입력 계층으로부터 출력 계층으로 이동할 수 있다.
입력 계층과 출력 계층 사이에 다수 계층들을 갖는 ANN은 DNN으로 지칭될 수 있다. 일 실시예에서, DNN은 데이터가 루프백 없이 입력 계층으로부터 출력 계층으로 흐르는 피드포워드 네트워크이다. 일 예에서, DNN은 하나의 계층 내의 각각의 노드가 다음 계층 내의 모든 노드들에 접속되는 완전히 접속된 네트워크이다. 일 실시예에서, DNN은 데이터가 임의의 방향으로 흐를 수 있는 순환 신경망(RNN)이다. 일 실시예에서, DNN은 CNN이다.
CNN은 입력 계층, 출력 계층, 및 입력 계층과 출력 계층 사이의 은닉 계층(들)을 포함할 수 있다. 은닉 계층(들)은, 2차원(2D) 콘볼루션과 같은, 콘볼루션을 수행하는 (예컨대, 인코더에서 사용되는) 콘볼루션 계층(들)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 콘볼루션 계층에서 수행되는 2D 콘볼루션은 콘볼루션 커널(5 x 5 행렬과 같은 필터 또는 채널이라고도 지칭됨)과 콘볼루션 계층에 대한 입력 신호(예컨대, 2D 블록, 256 x 256 행렬과 같은 2D 행렬) 사이에 있다. 다양한 예들에서, 콘볼루션 커널의 치수(예컨대, 5 x 5)는 입력 신호의 치수(예컨대, 256 x 256)보다 작다. 따라서, 콘볼루션 커널에 의해 커버되는 입력 신호(예컨대, 256 x 256 행렬)에서의 일부(예컨대, 5 x 5 구역)는 입력 신호의 구역(예컨대, 256 x 256 구역)보다 더 작고, 따라서 다음 계층에서의 각자의 노드에서의 수용 필드(receptive field)라고 지칭될 수 있다.
콘볼루션 동안, 콘볼루션 커널과 입력 신호 내의 대응하는 수용 필드의 내적이 계산된다. 따라서, 콘볼루션 커널의 각각의 요소는 수용 필드 내의 대응하는 샘플에 적용되는 가중치이고, 따라서 콘볼루션 커널은 가중치들을 포함한다. 예를 들어, 5 x 5 행렬에 의해 표현되는 콘볼루션 커널은 25개의 가중치를 갖는다. 일부 예들에서, 콘볼루션 계층의 출력 신호에 바이어스가 인가되고, 출력 신호는 내적과 바이어스의 합에 기초한다.
콘볼루션 커널은 스트라이드(stride)라고 지칭되는 크기만큼 입력 신호(예컨대, 2D 행렬)를 따라 시프트할 수 있고, 따라서 콘볼루션 연산은 특징 맵 또는 활성화 맵(예컨대, 다른 2D 행렬)을 생성하고, 이는 결구 CNN에서 다음 계층의 입력에 기여한다. 예를 들어, 입력 신호는 256x256 샘플을 갖는 2D 블록이고, 스트라이드는 2 샘플(예컨대, 2의 스트라이드)이다. 2의 스트라이드에 대해, 콘볼루션 커널은 X 방향(예컨대, 수평 방향) 및/또는 Y 방향(예컨대, 수직 방향)을 따라 2 샘플만큼 시프트한다.
다수의 콘볼루션 커널들은 다수의 특징 맵들을 각각 생성하기 위해 동일한 콘볼루션 계층에서 입력 신호에 적용될 수 있으며, 각각의 특징 맵은 입력 신호의 특정 특징을 표현할 수 있다. 일반적으로, N개의 채널(즉, N개의 콘볼루션 커널)을 갖는 콘볼루션 계층- 각각의 콘볼루션 커널은 MxM개의 샘플 및 스트라이드 S를 가짐 -은 Conv: MxM cN sS로서 특정될 수 있다. 예를 들어, 192개의 채널을 갖는 콘볼루션 계층- 각각의 콘볼루션 커널은 5x5개의 샘플 및 2의 스트라이드를 가짐 -은 Conv: 5x5 c192 s2로서 특정된다. 은닉 계층(들)은, 2D 디콘볼루션과 같은, 디콘볼루션을 수행하는 (예컨대, 디코더에서 사용되는) 디콘볼루션 계층(들)을 포함할 수 있다. 디콘볼루션은 콘볼루션의 역이다. 192개의 채널을 갖는 디콘볼루션 계층- 각각의 디콘볼루션 커널은 5x5개의 샘플 및 2의 스트라이드를 가짐 -이 DeConv: 5x5 c192 s2로서 특정된다.
다양한 실시예들에서, CNN은 다음의 이점들을 갖는다. CNN 내의 러닝가능 파라미터들(즉, 트레이닝될 파라미터들)의 수는 피드포워드 DNN과 같은 DNN 내의 러닝가능 파라미터들의 수보다 상당히 작을 수 있다. CNN에서, 비교적 많은 수의 노드들이 동일한 필터(예컨대, 동일한 가중치들) 및 동일한 바이어스(바이어스가 사용되는 경우)를 공유할 수 있고, 따라서 메모리 풋프린트가 감소될 수 있는데, 그 이유는 동일한 필터를 공유하는 모든 수용 필드들에 걸쳐 단일 바이어스 및 가중치들의 단일 벡터가 사용될 수 있기 때문이다. 예를 들어, 100 x 100 샘플들을 갖는 입력 신호에 대해, 5 x 5 샘플들을 갖는 콘볼루션 커널을 갖는 콘볼루션 계층은 25개의 러닝가능 파라미터들(예컨대, 가중치들)을 갖는다. 바이어스가 사용되는 경우, 하나의 채널은 26개의 러닝가능 파라미터(예컨대, 25개의 가중치 및 하나의 바이어스)를 사용한다. 콘볼루션 계층이 N개의 채널을 갖는 경우, 총 러닝가능 파라미터는 26 x N이다. 반면, DNN 내의 완전히 접속된 계층에 대해, 100 x 100(즉, 10000) 가중치들이 다음 계층 내의 각각의 노드에 대해 사용된다. 다음 계층이 L개의 노드를 갖는 경우, 총 러닝가능 파라미터들은 10000 x L이다.
CNN은 풀링 계층(들), 하나의 계층 내의 모든 노드를 다른 계층 내의 모든 노드에 접속할 수 있는 완전 접속 계층(들), 정규화 계층(들) 및/또는 등과 같은 하나 이상의 다른 계층(들)을 더 포함할 수 있다. CNN 내의 계층들은 임의의 적합한 순서로 그리고 임의의 적합한 아키텍처(예컨대, 피드-포워드 아키텍처, 순환 아키텍처)로 배열될 수 있다. 일 예에서, 콘볼루션 계층 다음에 다른 계층(들), 이를테면 풀링 계층(들), 완전 접속 계층(들), 정규화 계층(들) 및/또는 등이 이어진다.
풀링 계층은 하나의 계층에서의 복수의 노드로부터의 출력들을 다음 계층에서의 단일 노드로 조합함으로써 데이터의 차원들을 감소시키는 데 사용될 수 있다. 입력으로서 특징 맵을 갖는 풀링 계층에 대한 풀링 연산이 아래에 설명된다. 설명은 다른 입력 신호들에 적합하게 적응될 수 있다. 특징 맵은 서브-영역들(예컨대, 직사각형 서브-영역들)로 분할될 수 있고, 각자의 서브-영역들에서의 특징들은 예를 들어, 평균 풀링에서의 평균 값 또는 최대 풀링에서의 최대 값을 취함으로써 단일 값으로 독립적으로 다운-샘플링(또는 풀링)될 수 있다.
풀링 계층은 로컬 풀링, 글로벌 풀링, 최대 풀링, 평균 풀링 및/또는 등과 같은 풀링을 수행할 수 있다. 풀링은 비선형 다운-샘플링의 형식이다. 로컬 풀링은 특징 맵에서 적은 수의 노드들(예컨대, 2 x 2 노드들과 같은 노드들의 로컬 클러스터)을 조합한다. 글로벌 풀링은, 예를 들어, 특징 맵의 모든 노드들을 조합할 수 있다.
풀링 계층은 표현의 크기를 감소시킬 수 있고, 따라서 CNN에서의 다수의 파라미터, 메모리 풋프린트, 및 컴퓨팅 양을 감소시킬 수 있다. 일 예에서, CNN 내의 연속적인 콘볼루션 계층들 사이에 풀링 계층이 삽입된다. 일 예에서, 풀링 계층 다음에 ReLU(rectified linear unit) 계층과 같은 활성화 함수가 이어진다. 일 예에서, 풀링 계층은 CNN 내의 연속적인 콘볼루션 계층들 사이에서 생략된다.
정규화 계층은 ReLU, 누설(leaky) ReLU, 일반화된 분할 정규화(GDN), 역 GDN(IGDN) 등일 수 있다. ReLU는 비-포화 활성화 함수를 적용하여, 음의 값들을 제로로 설정함으로써, 특징 맵과 같은 입력 신호로부터 음의 값들을 제거할 수 있다. 누설 ReLU는 평탄한 기울기(예컨대, 0) 대신에 음의 값들에 대해 작은 기울기(예컨대, 0.01)를 가질 수 있다. 그에 따라, 값 x가 0보다 큰 경우, 누설 ReLU로부터의 출력은 x이다. 그렇지 않으면, 누설 ReLU로부터의 출력은 작은 기울기(예컨대, 0.01)로 곱해진 값 x이다. 일 예에서, 기울기는 트레이닝 전에 결정되고, 따라서 트레이닝 동안 러닝되지 않는다.
DNN-기반 또는 CNN-기반 이미지 압축 방법들과 같은 NN-기반 이미지 압축 방법들에서, 전체 이미지를 직접 인코딩하는 대신, 블록-기반 또는 블록-단위 코딩 메커니즘은 FVC와 같은 DNN-기반 비디오 코딩 표준들에서 이미지들을 압축하는데 효과적일 수 있다. 전체 이미지는 동일한(또는 다양한) 크기의 블록들로 파티셔닝될 수 있고, 블록들은 개별적으로 압축될 수 있다. 일 실시예에서, 이미지는 동일한 크기 또는 동일하지 않은 크기를 갖는 블록들로 분할될 수 있다. 이미지 대신에 분할된 블록들이 압축될 수 있다. 도 9a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 블록-단위 이미지 코딩의 일 예를 도시한다. 이미지(980)는 블록들, 예컨대, 블록들(981-996)로 파티셔닝될 수 있다. 블록들(981-996)은, 예를 들어, 스캐닝 순서에 따라 압축될 수 있다. 도 9a에 도시된 일 예에서, 블록들(981-989)은 이미 압축되어 있고, 블록들(990-996)은 압축되어야 한다.
이미지는 블록으로서 취급될 수 있다. 일 실시예에서, 이미지는 블록들로 분할되지 않고 압축된다. 전체 이미지는 E2E NIC 프레임워크의 입력일 수 있다.
이하의 설명에서, 간결성을 위해, 신호는 이미지 또는 블록을 지칭하는데 사용된다. 따라서, 입력 신호는 입력 이미지 또는 입력 블록을 지칭할 수 있고, 인코딩된 신호는 인코딩된 이미지 또는 인코딩된 블록을 지칭할 수 있고, 재구성된 신호는 재구성된 이미지 또는 재구성된 블록을 지칭할 수 있다.
도 9b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 NIC 프레임워크(900)(예컨대, NIC 시스템)를 도시한다. NIC 프레임워크(900)는 DNN들 및/또는 CNN들과 같은 신경망들에 기초한 것일 수 있다. NIC 프레임워크(900)는 신호들(예컨대, 블록들 및/또는 이미지들)을 압축(예컨대, 인코딩)하고 압축된 신호들(예컨대, 블록들 및/또는 이미지들)(예컨대, 인코딩된 블록들 또는 이미지들)을 압축해제(예컨대, 디코딩 또는 재구성)하는 데 사용될 수 있다. NIC 프레임워크(900)는 신경망들을 사용하여 구현되는 2개의 서브-신경망들, 제1 서브-NN(951) 및 제2 서브-NN(952)을 포함할 수 있다.
제1 서브-NN(951)은 오토인코더와 유사할 수 있고, 입력 신호(예컨대, 입력 블록 또는 입력 이미지) x의 압축된 신호(예컨대, 압축된 블록 또는 압축된 이미지) 
를 생성하고, 압축된 신호 
를 압축해제하여 재구성된 신호(예컨대, 재구성된 블록 또는 재구성된 이미지) 
를 획득하도록 트레이닝될 수 있다. 제1 서브-NN(951)은 메인 인코더 신경망(또는 메인 인코더 네트워크)(911), 양자화기(912), 엔트로피 인코더(913), 엔트로피 디코더(914), 및 메인 디코더 신경망(또는 메인 인코더 네트워크)(915)과 같은 복수의 컴포넌트들(또는 모듈들)을 포함할 수 있다. 도 9b를 참조하면, 메인 인코더 네트워크(911)는 입력 신호 x(예컨대, 압축되거나 인코딩될 신호)로부터 잠재적 또는 잠재적 표현 y를 생성할 수 있다. 일 예에서, 메인 인코더 네트워크(911)는 CNN을 사용하여 구현된다. 잠재적 표현 y와 입력 신호 x 사이의 관계는 수학식 2를 사용하여 설명될 수 있다.
[수학식 2]
여기서, 파라미터 
은 메인 인코더 네트워크(911)에서 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 메인 인코더 네트워크(911)에서 사용되는 경우)과 같은 파라미터들을 표현한다.
잠재적 표현 y는 양자화된 잠재성 
를 생성하기 위해 양자화기(912)를 사용하여 양자화될 수 있다. 양자화된 잠재성 
은, 예를 들어, 입력 신호 x의 압축된 표현 
인 압축된 신호(예컨대, 인코딩된 신호) 
(931)를 생성하기 위해 엔트로피 인코더(913)에 의한 무손실 압축을 사용하여 압축될 수 있다. 엔트로피 인코더(913)는 허프만 코딩, 산술 코딩 등과 같은 엔트로피 코딩 기법들을 사용할 수 있다. 일 예에서, 엔트로피 인코더(913)는 산술 인코딩을 사용하고 산술 인코더이다. 일 예에서, 인코딩된 신호(931)는 코딩된 비트스트림에서 송신된다.
인코딩된 신호(931)는 엔트로피 디코더(914)에 의해 압축해제(예컨대, 엔트로피 디코딩)되어 출력을 생성할 수 있다. 엔트로피 디코더(914)는, 엔트로피 인코더(913)에서 사용되는 엔트로피 인코딩 기법들에 대응하는 허프만 코딩, 산술 코딩 등과 같은 엔트로피 코딩 기법들을 사용할 수 있다. 일 예에서, 엔트로피 디코더(914)는 산술 디코딩을 사용하고 산술 디코더이다. 일 예에서, 무손실 압축이 엔트로피 인코더(913)에서 사용되고, 무손실 압축해제가 엔트로피 디코더(914)에서 사용되며, 인코딩된 신호(931)의 송신으로 인한 것과 같은 잡음들은 생략가능하고, 엔트로피 디코더(914)로부터의 출력은 양자화된 잠재성 
이다.
메인 디코더 네트워크(915)는 양자화된 잠재성 
을 디코딩하여 재구성된 신호 
를 생성할 수 있다. 일 예에서, 메인 디코더 네트워크(915)는 CNN을 사용하여 구현된다. 재구성된 신호 
(즉, 메인 디코더 네트워크(915)의 출력)와 양자화된 잠재성 
(즉, 메인 디코더 네트워크(915)의 입력) 사이의 관계는 수학식 3을 사용하여 설명될 수 있다.
[수학식 3]
여기서, 파라미터 
는 메인 디코더 네트워크(915) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 메인 디코더 네트워크(915)에서 사용되는 경우)과 같은 파라미터들을 표현한다. 따라서, 제1 서브-NN(951)은 입력 신호 x를 압축(예컨대, 인코딩)하여 인코딩된 신호(931)를 획득하고 인코딩된 신호(931)를 압축해제(예를 들어, 디코딩)하여 재구성된 신호 
를 획득할 수 있다. 재구성된 신호 
는 양자화기(912)에 의해 도입된 양자화 손실로 인해 입력 신호 x와 상이할 수 있다.
제2 서브-NN(952)은 엔트로피 코딩에 사용된 양자화된 잠재성 
에 대해 엔트로피 모델(예컨대, 선행 확률 모델)을 러닝할 수 있다. 따라서, 엔트로피 모델은 조건화된 엔트로피 모델, 예컨대, GMM(Gaussian mixture model), 입력 블록 x에 의존하는 GSM(Gaussian scale model)일 수 있다. 제2 서브-NN(952)은 콘텍스트 모델 NN(916), 엔트로피 파라미터 NN(917), 하이퍼 인코더(921), 양자화기(922), 엔트로피 인코더(923), 엔트로피 디코더(924), 및 하이퍼 디코더(925)를 포함할 수 있다. 콘텍스트 모델 NN(916)에서 사용되는 엔트로피 모델은 잠재성(예컨대, 양자화된 잠재성 
)에 대한 자기회귀 모델일 수 있다. 일 예에서, 하이퍼 인코더(921), 양자화기(922), 엔트로피 인코더(923), 엔트로피 디코더(924), 및 하이퍼 디코더(925)는 하이퍼 신경망(예컨대, 하이퍼프라이어 NN)을 형성한다. 하이퍼 신경망은 콘텍스트-기반 예측들을 정정하는 데 유용한 정보를 표현할 수 있다. 콘텍스트 모델 NN(916) 및 하이퍼 신경망으로부터의 데이터는 엔트로피 파라미터 NN(917)에 의해 조합될 수 있다. 엔트로피 파라미터 NN(917)은 조건부 가우시안 엔트로피 모델(예컨대, GMM)과 같은 엔트로피 모델에 대한 평균 및 스케일 파라미터들과 같은 파라미터들을 생성할 수 있다.
도 9b를 참조하면, 인코더 측에서, 양자화기(912)로부터의 양자화된 잠재성 
는 콘텍스트 모델 NN(916)에 공급된다. 디코더 측에서, 엔트로피 디코더(914)로부터의 양자화된 잠재성 
는 콘텍스트 모델 NN(916)에 공급된다. 콘텍스트 모델 NN(916)은 CNN과 같은 신경망을 사용하여 구현될 수 있다. 콘텍스트 모델 NN(916)은 콘텍스트 모델 NN(916)에 이용가능한 양자화된 잠재성 
인 콘텍스트 
에 기초하여 출력 
를 생성할 수 있다. 콘텍스트 
는 인코더 측에서 이전에 양자화된 잠재성 또는 디코더 측에서 이전에 엔트로피 디코딩된 양자화된 잠재성을 포함할 수 있다. 출력 
와 콘텍스트 모델 NN(916)의 입력(예컨대, 
) 사이의 관계는 수학식 4를 사용하여 설명될 수 있다.
[수학식 4]
여기서, 파라미터 
은 콘텍스트 모델 NN(916) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 콘텍스트 모델 NN(916)에서 사용되는 경우)과 같은 파라미터들을 표현한다.
콘텍스트 모델 NN(916)으로부터의 출력 
및 하이퍼 디코더(925)로부터의 출력 
는 엔트로피 파라미터 NN(917)에 공급되어 출력 
를 생성한다. 엔트로피 파라미터 NN(917)은 CNN과 같은 신경망을 사용하여 구현될 수 있다. 엔트로피 파라미터 NN(917)의 출력 
와 입력들(예컨대, 
및 
) 사이의 관계는 수학식 5를 사용하여 설명될 수 있다.
[수학식 5]
여기서, 파라미터 
는 엔트로피 파라미터 NN(917) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(엔트로피 파라미터 NN(917)에서 바이어스들이 사용되는 경우)과 같은 파라미터들을 표현한다. 엔트로피 파라미터 NN(917)의 출력 
는 엔트로피 모델을 결정(예컨대, 컨디셔닝)하는데 사용될 수 있으므로, 컨디셔닝된 엔트로피 모델은, 예를 들어, 하이퍼 디코더(925)로부터의 출력 
를 통해 입력 신호 x에 의존적일 수 있다. 일 예에서, 출력 
는 엔트로피 모델(예컨대, GMM)을 컨디셔닝하는 데 사용되는 평균 및 스케일 파라미터들과 같은 파라미터들을 포함한다. 도 9b를 참조하면, 엔트로피 모델(예컨대, 컨디셔닝된 엔트로피 모델)은 엔트로피 코딩 및 엔트로피 디코딩에서 각각 엔트로피 인코더(913) 및 엔트로피 디코더(914)에 의해 이용될 수 있다.
제2 서브-NN(952)은 아래에 설명될 수 있다. 잠재성 y는 하이퍼 인코더(921)에 공급되어 하이퍼 잠재성 z를 생성할 수 있다. 일 예에서, 하이퍼 인코더(921)는, CNN과 같은, 신경망을 사용하여 구현된다. 하이퍼 잠재성 z와 잠재성 y 간의 관계는 수학식 6을 사용하여 설명될 수 있다.
[수학식 6]
여기서, 파라미터 
는 하이퍼 인코더(921) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 하이퍼 인코더(921)에서 사용되는 경우)과 같은 파라미터들을 표현한다.
하이퍼 잠재성 z는 양자화된 잠재성 
를 생성하기 위해 양자화기(922)에 의해 양자화된다. 양자화된 잠재성 
는 예를 들어 엔트로피 인코더(923)에 의한 무손실 압축을 사용하여 압축되어, 하이퍼 신경망으로부터의 인코딩된 비트들(932)과 같은 사이드 정보를 생성할 수 있다. 엔트로피 인코더(923)는, 허프만 코딩, 산술 코딩 등과 같은 엔트로피 코딩 기법들을 사용할 수 있다. 일 예에서, 엔트로피 인코더(923)는 산술 인코딩을 사용하고 산술 인코더이다. 일 예에서, 인코딩된 비트들(932)과 같은 사이드 정보는, 예를 들어, 인코딩된 신호(931)와 함께 코딩된 비트스트림에서 송신될 수 있다.
인코딩된 비트들(932)과 같은 사이드 정보는 출력을 생성하기 위해 엔트로피 디코더(924)에 의해 압축해제(예컨대, 엔트로피 디코딩)될 수 있다. 엔트로피 디코더(924)는 허프만 코딩, 산술 코딩 등과 같은 엔트로피 코딩 기법들을 사용할 수 있다. 일 예에서, 엔트로피 디코더(924)는 산술 디코딩을 사용하고 산술 디코더이다. 일 예에서, 엔트로피 인코더(923)에서 무손실 압축이 사용되고, 엔트로피 디코더(924)에서 무손실 압축해제가 사용되며, 사이드 정보의 송신으로 인한 것과 같은 잡음들이 생략가능하고, 엔트로피 디코더(924)로부터의 출력은 양자화된 잠재성 
일 수 있다. 하이퍼 디코더(925)는 양자화된 잠재성 
를 디코딩하여 출력 
를 생성할 수 있다. 출력 
와 양자화된 잠재성 
간의 관계는 수학식 7을 사용하여 설명될 수 있다.
[수학식 7]
여기서, 파라미터 
은 하이퍼 디코더(925) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(하이퍼 디코더(925)에서 바이어스들이 사용되는 경우)과 같은 파라미터들을 표현한다.
위에 설명된 바와 같이, 압축된 또는 인코딩된 비트들(932)은 사이드 정보로서 코딩된 비트스트림에 추가될 수 있으며, 이는 엔트로피 디코더(914)가 조건부 엔트로피 모델을 사용할 수 있게 한다. 따라서, 엔트로피 모델은 신호-의존적(예컨대, 블록-의존적 또는 이미지-의존적)이고 공간적으로 적응적일 수 있으므로, 고정된 엔트로피 모델보다 더 정확할 수 있다.
NIC 프레임워크(900)는, 예를 들어, 도 9b에 도시된 하나 이상의 컴포넌트를 생략하고, 도 9b에 도시된 하나 이상의 컴포넌트를 수정하고, 및/또는 도 9b에 도시되지 않은 하나 이상의 컴포넌트를 포함하도록 적합하게 적응될 수 있다. 일 예에서, 고정 엔트로피 모델을 사용하는 NIC 프레임워크는 제1 서브-NN(951)을 포함하고, 제2 서브-NN(952)을 포함하지 않는다. 일 예에서, NIC 프레임워크는 엔트로피 인코더(923) 및 엔트로피 디코더(924)를 제외한 NIC 프레임워크(900) 내의 컴포넌트들을 포함한다.
일 실시예에서, 도 9b에 도시된 NIC 프레임워크(900) 내의 하나 이상의 컴포넌트는 CNN(들)과 같은 신경망(들)을 사용하여 구현된다. NIC 프레임워크(예컨대, NIC 프레임워크(900)) 내의 각각의 NN-기반 컴포넌트(예컨대, 메인 인코더 네트워크(911), 메인 디코더 네트워크(915), 콘텍스트 모델 NN(916), 엔트로피 파라미터 NN(917), 하이퍼 인코더(921), 또는 하이퍼 디코더(925))는 임의의 적합한 아키텍처를 포함할 수 있고(예컨대, 계층들의 임의의 적합한 조합들을 가질 수 있고), 임의의 적합한 타입의 파라미터들(예컨대, 가중치들, 바이어스들, 가중치들과 바이어스들의 조합, 및/또는 등)을 포함할 수 있고, 임의의 적합한 수의 파라미터를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 메인 인코더 네트워크(911), 메인 디코더 네트워크(915), 콘텍스트 모델 NN(916), 엔트로피 파라미터 NN(917), 하이퍼 인코더(921), 및 하이퍼 디코더(925)는 각자의 CNN들을 사용하여 구현된다.
도 10은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 메인 인코더 네트워크(911)의 예시적인 CNN을 도시한다. 예를 들어, 메인 인코더 네트워크(911)는 계층들의 4개의 세트를 포함하고, 여기서 계층들의 각각의 세트는 콘볼루션 계층 5x5 c192 s2 다음에 이어지는 GDN 계층을 포함한다. 도 10에 도시된 하나 이상의 계층은 수정 및/또는 생략될 수 있다. 추가 계층(들)이 메인 인코더 네트워크(911)에 추가될 수 있다.
도 11은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 메인 디코더 네트워크(915)의 예시적인 CNN을 도시한다. 예를 들어, 메인 디코더 네트워크(915)는 계층들의 3개의 세트를 포함하고, 여기서 계층들의 각각의 세트는 디콘볼루션 계층 5x5 c192 s2 다음에 이어지는 IGDN 계층을 포함한다. 또한, 계층들의 3개 세트 다음에 디콘볼루션 계층 5x5 c3 s2가 이어지고 그 다음에 IGDN 계층이 이어진다. 도 11에 도시된 하나 이상의 계층은 수정 및/또는 생략될 수 있다. 추가 계층(들)이 메인 디코더 네트워크(915)에 추가될 수 있다.
도 12는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 하이퍼 인코더(921)의 예시적인 CNN을 도시한다. 예를 들어, 하이퍼 인코더(921)는 콘볼루션 계층 3x3 c192 s1 다음에 이어진 누설 ReLU, 콘볼루션 계층 5x5 c192 s2 다음에 이어진 누설 ReLU, 및 콘볼루션 계층 5x5 c192 s2을 포함한다. 도 12에 도시된 하나 이상의 계층은 수정 및/또는 생략될 수 있다. 하이퍼 인코더(921)에 추가 계층(들)이 추가될 수 있다.
도 13은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 하이퍼 디코더(925)의 예시적인 CNN을 도시한다. 예를 들어, 하이퍼 디코더(925)는 디콘볼루션 계층 5x5c192s2 다음에 이어진 누설 ReLU, 디콘볼루션 계층 5x5c288s2 다음에 이어진 누설 ReLU, 및 디콘볼루션 계층 3x3c384s1을 포함한다. 도 13에 도시된 하나 이상의 계층은 수정 및/또는 생략될 수 있다. 하이퍼 디코더(925)에 추가 계층(들)이 추가될 수 있다.
도 14는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 콘텍스트 모델 NN(916)의 예시적인 CNN을 도시한다. 예를 들어, 콘텍스트 모델 NN(916)은 콘텍스트 예측을 위한 마스킹된 콘볼루션 5x5c384s1을 포함하므로, 수학식 4에서 콘텍스트 
는 제한된 콘텍스트(예컨대, 5x5 콘볼루션 커널)를 포함한다. 도 14에서 콘볼루션 계층은 수정될 수 있다. 추가 계층(들)이 콘텍스트 모델 NN(916)에 추가될 수 있다.
도 15는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 엔트로피 파라미터 NN(917)의 예시적 CNN을 도시한다. 예를 들어, 엔트로피 파라미터 NN(917)은 콘볼루션 계층 1x1c640s1 다음에 이어지는 누설 ReLU, 콘볼루션 계층 1x1c512s1 다음에 이어지는 누설 ReLU, 및 콘볼루션 계층 1x1c384s1을 포함한다. 도 15에 도시된 하나 이상의 계층은 수정 및/또는 생략될 수 있다. 엔트로피 파라미터 NN(917)에 추가 계층(들)이 추가될 수 있다.
NIC 프레임워크(900)는 도 10 내지 도 15를 참조하여 설명된 바와 같이 CNN들을 사용하여 구현될 수 있다. NIC 프레임워크(900)는 NIC 프레임워크(900) 내의 하나 이상의 컴포넌트(예컨대, (911), (915), (916), (917), (921), 및/또는 (925))이 임의의 적합한 타입들의 신경망들(예컨대, CNN들 또는 비-CNN 기반 신경망들)을 사용하여 구현되도록 적합하게 적응될 수 있다. NIC 프레임워크(900)의 하나 이상의 다른 컴포넌트는 신경망(들)을 사용하여 구현될 수 있다.
신경망들(예컨대, CNN들)을 포함하는 NIC 프레임워크(900)는 신경망들에서 사용되는 파라미터들을 러닝하도록 트레이닝될 수 있다. 예를 들어, CNN들이 사용될 때, 메인 인코더 네트워크(911) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 메인 인코더 네트워크(911)에서 사용되는 경우), 메인 디코더 네트워크(915) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 메인 디코더 네트워크(915)에서 사용되는 경우), 하이퍼 인코더(921) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 하이퍼 인코더(921)에서 사용되는 경우), 하이퍼 디코더(925) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 하이퍼 디코더(925)에서 사용되는 경우), 콘텍스트 모델 NN(916) 내의 콘볼루션 커널(들)에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 콘텍스트 모델 NN(916)에서 사용되는 경우), 및 엔트로피 파라미터 NN(917) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들 및 바이어스들(바이어스들이 엔트로피 파라미터 NN(917)에서 사용되는 경우)과 같은 
에 의해 표현되는 파라미터들은 각각 트레이닝 프로세스에서 러닝될 수 있다.
일 일에서, 도 10을 참조하면, 메인 인코더 네트워크(911)는 4개의 콘볼루션 계층을 포함하고, 여기서 각각의 콘볼루션 계층은 5x5의 콘볼루션 커널 및 192개 채널을 갖는다. 따라서, 메인 인코더 네트워크(911) 내의 콘볼루션 커널들에서 사용되는 가중치들의 수는 19200(즉, 4x5x5x192)이다. 메인 인코더 네트워크(911)에서 사용되는 파라미터들은 19200개의 가중치들 및 선택적 바이어스들을 포함한다. 바이어스들 및/또는 추가 NN(들)이 메인 인코더 네트워크(911)에서 사용될 때 추가 파라미터(들)가 포함될 수 있다.
도 9b를 참조하면, NIC 프레임워크(900)는 신경망(들) 상에 구축된 적어도 하나의 컴포넌트 또는 모듈을 포함한다. 적어도 하나의 컴포넌트는 메인 인코더 네트워크(911), 메인 디코더 네트워크(915), 하이퍼 인코더(921), 하이퍼 디코더(925), 콘텍스트 모델 NN(916), 및 엔트로피 파라미터 NN(917) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 컴포넌트는 개별적으로 트레이닝될 수 있다. 일 예에서, 트레이닝 프로세스는 각각의 컴포넌트에 대한 파라미터들을 개별적으로 러닝하는 데 사용된다. 적어도 하나의 컴포넌트는 그룹으로서 공동으로 트레이닝될 수 있다. 일 예에서, 트레이닝 프로세스는 적어도 하나의 컴포넌트의 서브세트에 대한 파라미터들을 공동으로 러닝하는데 사용된다. 일 예에서, 트레이닝 프로세스는 적어도 하나의 컴포넌트 모두에 대한 파라미터들을 러닝하기 위해 사용되고, 따라서 E2E 최적화로서 지칭된다.
NIC 프레임워크(900) 내의 하나 이상의 컴포넌트에 대한 트레이닝 프로세스에서, 하나 이상의 컴포넌트의 가중치들(또는 가중치 계수들)이 초기화될 수 있다. 일 예에서, 가중치들은 사전 트레이닝된 대응하는 신경망 모델(들)(예컨대, DNN 모델들, CNN 모델들)에 기초하여 초기화된다. 일 예에서, 가중치들은 가중치들을 난수들로 설정함으로써 초기화된다.
트레이닝 블록들의 세트는 예를 들어, 가중치들이 초기화된 후에, 하나 이상의 컴포넌트를 트레이닝하기 위하여 이용될 수 있다. 트레이닝 블록들의 세트는 임의의 적합한 크기(들)를 갖는 임의의 적합한 블록들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 트레이닝 블록들의 세트는 공간 도메인에 있는 미가공 이미지들, 자연 이미지들, 컴퓨터 생성 이미지들 및/또는 등으로부터의 블록들을 포함한다. 일부 예들에서, 트레이닝 블록들의 세트는 공간 도메인에서 잔차 데이터를 갖는 잔차 블록들 또는 잔차 이미지들로부터의 블록들을 포함한다. 잔차 데이터는 잔차 계산기(예컨대, 잔차 계산기(723))에 의해 계산될 수 있다. 일부 예들에서, 미가공 이미지들 및/또는 잔차 데이터를 포함하는 잔차 이미지들은 NIC 프레임워크(900)와 같은 NIC 프레임워크 내의 신경망들을 트레이닝하기 위해 직접 사용될 수 있다. 따라서, 미가공 이미지들, 잔차 이미지들, 미가공 이미지들로부터의 블록들, 및/또는 잔차 이미지들로부터의 블록들은 NIC 프레임워크에서 신경망들을 트레이닝하는데 사용될 수 있다.
간결성을 위해, 이하의 트레이닝 프로세스는 트레이닝 블록을 예로서 사용하여 설명된다. 설명은 트레이닝 이미지에 적합하게 적응될 수 있다. 트레이닝 블록들의 세트의 트레이닝 블록 t는 압축된 표현(예컨대, 인코딩된 정보, 예를 들어, 비트스트림)을 생성하기 위해 도 9b에서의 인코딩 프로세스를 통과할 수 있다. 인코딩된 정보는 재구성된 블록 
을 컴퓨팅 및 재구성하기 위해 도 9b에서 설명된 디코딩 프로세스를 통과할 수 있다.
NIC 프레임워크(900)에 대해, 2개의 경쟁 타깃들, 예컨대, 재구성 품질 및 비트 소비가 균형을 이룬다. 품질 손실 함수(예컨대, 왜곡 또는 왜곡 손실) 
는 재구성(예컨대, 재구성된 블록 
)과 원래 블록(예컨대, 트레이닝 블록 t) 사이의 차이와 같은 재구성 품질을 표시하기 위해 사용될 수 있다. 레이트(또는 레이트 손실)(R)는 압축된 표현의 비트 소비를 표시하기 위해 사용될 수 있다. 일 예에서, 레이트 손실 R은, 예를 들어, 콘텍스트 모델을 결정하는데 사용되는 사이드 정보를 더 포함한다.
신경 이미지 압축을 위해, E2E 최적화에서 양자화의 미분가능한 근사화들이 사용될 수 있다. 다양한 예들에서, 신경망 기반 이미지 압축의 트레이닝 프로세스에서, 잡음 주입은 양자화를 시뮬레이션하기 위해 사용되고, 따라서 양자화는 양자화기(예컨대, 양자화기(912))에 의해 수행되는 대신에 잡음 주입에 의해 시뮬레이션된다. 따라서, 잡음 주입에 의한 트레이닝은 양자화 에러를 가변적으로 근사화할 수 있다. 픽셀당 비트(BPP) 추정기는 엔트로피 코더를 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있으며, 따라서 엔트로피 코딩은 엔트로피 인코더(예컨대, (913)) 및 엔트로피 디코더(예컨대, (914))에 의해 수행되는 대신에 BPP 추정기에 의해 시뮬레이션된다. 따라서, 트레이닝 프로세스 동안 수학식 1에 도시된 손실 함수 L에서의 레이트 손실 R은 예를 들어 잡음 주입 및 BPP 추정기에 기초하여 추정될 수 있다. 일반적으로, 더 높은 레이트 R은 더 낮은 왜곡 D를 허용할 수 있으며, 더 낮은 레이트 R은 더 높은 왜곡 D으로 이어질 수 있다. 따라서, 수학식 1에서의 트레이드-오프 하이퍼파라미터 λ는 공동 R-D 손실 L을 최적화하는 데 사용될 수 있으며, 여기서 λD와 R의 합계로서 L이 최적화될 수 있다. 트레이닝 프로세스는 공동 R-D 손실 L이 최소화되거나 최적화되도록 NIC 프레임워크(900)에서의 하나 이상의 컴포넌트(예컨대, (911) (915))의 파라미터들을 조절하는데 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 트레이드-오프 하이퍼파라미터(trade-off hyperparameter) λ는 다음과 같이 공동 레이트-왜곡(R-D) 손실을 최적화하는 데 사용될 수 있고:
[수학식 8]
여기서, E는 인코딩 전의 원래 블록 잔차들과 비교하여 디코딩된 블록 잔차들의 왜곡을 측정하며, 이는 잔차 인코딩/디코딩 DNN들 및 인코딩/디코딩 DNN들에 대한 정규화 손실로서 작용한다. β는 정규화 손실의 중요성의 균형을 맞추기 위한 하이퍼파라미터이다.
왜곡 손실 D 및 레이트 손실 R을 결정하고, 따라서 수학식 1에서의 공동 R-D 손실 L을 결정하기 위해 다양한 모델들이 사용될 수 있다. 일 예에서, 왜곡 손실 
는 평균 제곱 오차, 멀티스케일 구조적 유사도 (MS-SSIM) 품질 인덱스, PSNR과 MS-SSIM의 가중 조합 등에 기초한 메트릭인 피크 신호 대 잡음비(PSNR)로서 표현된다.
일 예에서, 트레이닝 프로세스의 타깃은 인코더 측에서 사용될 비디오 인코더와 같은 인코딩 신경망(예컨대, 인코딩 DNN) 및 디코더 측에서 사용될 비디오 디코더와 같은 디코딩 신경망(예컨대, 디코딩 DNN)을 트레이닝하는 것이다. 일 예에서, 도 9b를 참조하면, 인코딩 신경망은 메인 인코더 네트워크(911), 하이퍼 인코더(921), 하이퍼 디코더(925), 콘텍스트 모델 NN(916), 및 엔트로피 파라미터 NN(917)을 포함할 수 있다. 디코딩 신경망은 메인 디코더 네트워크(915), 하이퍼 디코더(925), 콘텍스트 모델 NN(916), 및 엔트로피 파라미터 NN(917)을 포함할 수 있다. 비디오 인코더 및/또는 비디오 디코더는 NN(들)에 기초하는 및/또는 NN(들)에 기초하지 않는 다른 컴포넌트(들)를 포함할 수 있다.
NIC 프레임워크(예컨대, NIC 프레임워크(900))는 E2E 방식으로 트레이닝될 수 있다. 일 예에서, 인코딩 신경망 및 디코딩 신경망은 E2E 방식으로 역전파된 그래디언트들에 기초하여 트레이닝 프로세스에서 공동으로 업데이트된다.
NIC 프레임워크(900) 내의 신경망들의 파라미터들이 트레이닝된 후, NIC 프레임워크(900) 내의 하나 이상의 컴포넌트는 블록들을 인코딩 및/또는 디코딩하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 인코더 측에서, 비디오 인코더는 입력 신호 x를 비트스트림에서 송신될 인코딩된 신호(931)로 인코딩하도록 구성된다. 비디오 인코더는 NIC 프레임워크(900)에 다수의 컴포넌트를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 디코더 측에서, 대응하는 비디오 디코더는 비트스트림 내의 인코딩된 신호(931)를 재구성된 신호 
로 디코딩하도록 구성된다. 비디오 디코더는 NIC 프레임워크(900)에 다수의 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
일 예에서, 비디오 인코더는, 예를 들어, 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝이 이용될 때, NIC 프레임워크(900) 내의 모든 컴포넌트들을 포함한다.
도 16a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 인코더(1600A)를 도시한다. 비디오 인코더(1600A)는 예를 들어 도 9b를 참조하여 설명되는 메인 인코더 네트워크(911), 양자화기(912), 엔트로피 인코더(913), 및 제2 서브-NN(952)을 포함한다. 도 16b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더(1600B)를 도시한다. 비디오 디코더(1600B)는 비디오 인코더(1600A)에 대응할 수 있다. 비디오 디코더(1600B)는 메인 디코더 네트워크(915), 엔트로피 디코더(914), 콘텍스트 모델 NN(916), 엔트로피 파라미터 NN(917), 엔트로피 디코더(924), 및 하이퍼 디코더(925)를 포함할 수 있다. 도 16a 및 도 16b를 참조하면, 인코더 측에서, 비디오 인코더(1600A)는 비트스트림에서 송신될 인코딩된 신호(931) 및 인코딩된 비트(932)를 생성할 수 있다. 디코더 측에서, 비디오 디코더(1600B)는 인코딩된 신호(931) 및 인코딩된 비트들(932)을 수신 및 디코딩할 수 있다.
도 17 및 도 18은, 각각, 본 개시내용의 실시예들에 따른, 예시적인 비디오 인코더(1700) 및 대응하는 비디오 디코더(1800)를 도시한다. 도 17을 참조하면, 인코더(1700)는 메인 인코더 네트워크(911), 양자화기(912), 및 엔트로피 인코더(913)를 포함한다. 메인 인코더 네트워크(911), 양자화기(912), 및 엔트로피 인코더(913)의 예들은 도 9b를 참조하여 설명된다. 도 18을 참조하면, 비디오 디코더(1800)는 메인 디코더 네트워크(915) 및 엔트로피 디코더(914)를 포함한다. 메인 디코더 네트워크(915) 및 엔트로피 디코더(914)의 예들은 도 9b를 참조하여 설명된다. 도 17 및 도 18을 참조하면, 비디오 인코더(1700)는 비트스트림에 포함될 인코딩된 신호(931)를 생성할 수 있다. 비디오 디코더(1800)는 인코딩된 신호(931)를 수신 및 디코딩할 수 있다.
사후-필터링된 신호(예컨대, 사후-필터링된 이미지 또는 사후-필터링된 블록)를 결정하기 위해, 재구성된 블록 또는 재구성된 이미지와 같은 재구성된 신호에 사후-필터링 또는 사후-프로세싱이 적용될 수 있다. 사후-필터링은 사후-필터링된 신호의 왜곡 손실을 감소시키기 위해 적용될 수 있는데, 예를 들어, 사후-필터링된 신호의 왜곡 손실은 대응하는 재구성된 신호의 왜곡 손실보다 더 작을 수 있다.
도 19a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 블록-단위 이미지 필터링(block-wise image filtering)의 일 예를 도시한다. 전체 이미지(1980)를 직접 사후-필터링하는 대신에, 블록-기반 필터 메커니즘이 사후-필터링에 적용될 수 있다. 전체 이미지(1980)는 동일한 크기(예컨대, WxH 샘플들) 또는 다양한 크기들의 블록들(1981 내지 1996)로 파티셔닝되고, 블록들(1981 내지 1996)은 개별적으로 사후-필터링된다. 일 실시예에서, 사후-필터링 모듈은 이미지(1980) 대신에 블록들(1981-1996)에 적용된다.
일 실시예에서, 이미지(예컨대, 재구성된 이미지)는 블록들로 분할되지 않고 사후 필터링되며, 따라서 전체 이미지는 사후 필터링 모듈에 대한 입력이다.
도 19b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른, 예시적인 사후-필터링 모듈(1910) 및 NIC 프레임워크(예컨대, NIC 프레임워크(900))를 도시한다. NIC 프레임워크(900)는 도 9b를 참조하여 설명된다. 메인 디코더 네트워크(915)로부터의 재구성된 신호 
는 사후-필터링 모듈(1910)에 공급될 수 있고, 사후-필터링된 신호 
는 사후-필터링 모듈(1910)에 의해 생성될 수 있다. 일 예에서, 재구성된 블록 
의 왜곡 손실 
는 사후-필터링된 신호 
의 왜곡 손실 
로 감소되고, 여기에서 사후-필터링된 신호 
의 왜곡 손실 
는 재구성된 블록 
의 왜곡 손실 
보다 작다.
사후-필터링 모듈(1910)은 왜곡 손실을 감소시키고 시각적 품질을 개선할 수 있는 임의의 적합한 필터링 방법들을 사용하여 구현될 수 있다. 본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 사후-필터링 모듈(1910)은 NN-기반이고, 사후-필터링 DNN 또는 사후-필터링 CNN과 같은 NN(예컨대, 사후-필터링 NN)을 사용하여 구현된다.
사후-필터링 NN은, 본 개시에서 설명된 바와 같이, 임의의 적합한 아키텍처를 포함할 수 있고(예컨대, 계층들의 임의의 적합한 조합들을 가질 수 있고), 임의의 적합한 타입의 파라미터들(예컨대, 가중치들, 바이어스들, 가중치들과 바이어스들의 조합, 및/또는 등)을 포함할 수 있고, 임의의 적합한 수의 파라미터를 포함할 수 있다.
일 예에서, 사후-필터링 NN은 하나 이상의 콘볼루션 계층을 포함하는 CNN을 사용하여 구현된다. 사후-필터링 NN은 풀링 계층(들), 완전 접속 계층(들), 정규화 계층(들) 및/또는 등과 같은, 본 개시내용에서 설명된 추가 계층(들)을 포함할 수 있다. 사후-필터링 NN에서의 계층들은 임의의 적합한 순서 및 임의의 적합한 아키텍처(예컨대, 피드-포워드 아키텍처 또는 순환 아키텍처)로 배열될 수 있다. 일 예에서, 콘볼루션 계층 다음에 다른 계층(들), 이를테면 풀링 계층(들), 완전 접속 계층(들), 정규화 계층(들) 및/또는 등이 이어진다. 사후-필터링 NN에서의 콘볼루션 계층들 각각은 임의의 적합한 수의 채널들과 임의의 적합한 콘볼루션 커널 및 스트라이드를 포함할 수 있다.
사후-필터링 NN은 도 9b를 참조하여 위에서 설명된 것들과 유사하거나 동일한 트레이닝 신호들(예컨대, 트레이닝 이미지들 및/또는 트레이닝 블록들)에 기초하여 트레이닝될 수 있다. 일부 예들에서, 압축(예컨대, 인코딩) 및/또는 송신될 입력 신호(예컨대, 입력 이미지 또는 입력 블록)는 트레이닝 신호들과 상당히 상이한 속성들을 갖는다. 따라서, 트레이닝 신호들로 트레이닝되는 사후-필터링 NN을 사용하여 입력 신호에 대응하는 재구성된 신호를 사후-필터링하는 것은 상대적으로 열악한 R-D 손실 L(예컨대, 상대적으로 큰 왜곡)로 이어질 수 있다. 따라서, 본 개시내용의 양태들은 사후-필터링을 위한 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법을 설명한다. 사후-필터링을 위한 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법에서, 사후-필터링 NN의 하나 이상의 파라미터는 압축(예컨대, 인코딩) 및/또는 송신될 하나 이상의 입력 신호에 기초하여 결정될 수 있다. 입력 신호(들)는 원시 데이터 또는 잔차 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 하나 이상의 입력 신호는 입력 이미지 내의 하나 이상의 블록이다. 하나 이상의 블록은 레이트-왜곡 성능을 최적화함으로써 사후-필터링 NN에서의 하나 이상의 파라미터를 결정하는데 사용될 수 있고, 사후-필터링을 위한 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법은 사후-필터링을 위한 블록-단위 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법이라고 지칭될 수 있다.
일 실시예에서, 하나 이상의 입력 신호는 하나 이상의 입력 이미지이다. 하나 이상의 입력 이미지는 레이트-왜곡 성능을 최적화함으로써 사후-필터링 NN에서의 하나 이상의 파라미터를 결정하는데 이용될 수 있고, 사후-필터링을 위한 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법은 사후-필터링을 위한 이미지-기반 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법이라고 지칭될 수 있다.
결정된 하나 이상의 파라미터를 표시하는 사후-필터링 정보는 인코딩된 하나 이상의 신호(예컨대, 인코딩된 하나 이상의 블록 또는 인코딩된 하나 이상의 이미지)과 함께 비디오 비트스트림으로 인코딩될 수 있다. 디코더 측에서, 사후-필터링 NN은 결정된 하나 이상의 파라미터에 기초하여 결정될 수 있고, 재구성된 하나 이상의 신호를 사후-필터링할 수 있으며, 결정된 하나 이상의 파라미터를 사용하여 더 양호한 압축 성능을 달성할 수 있다. 재구성된 하나 이상의 신호는 각각 인코딩된 하나 이상의 신호에 기초하여 비디오 디코더에 의해 재구성될 수 있다.
본 개시내용의 양태들에 따르면, 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝은 NN-기반 사후-필터링과 같은 사후-필터링에 적용될 수 있다. NN-기반 사후-필터링(예컨대, DNN-기반 사후-필터링 또는 CNN-기반 사후-필터링)은 NN-기반 이미지 코딩 프레임워크(예컨대, NIC 프레임워크(900)) 또는 다른 이미지 압축 방법들에서 구현될 수 있다.
사후-필터링 모듈(1910)은 NN(예컨대, DNN 또는 CNN)을 사용하여 구현될 수 있고 재구성된 신호 
에 적용될 수 있다. 사후-필터링 모듈에서의 NN은, 사후-필터링 DNN 또는 사후-필터링 CNN과 같은, 사후-필터링 NN이라고 지칭될 수 있다. 사후-필터링 모듈(1910)의 출력은 사후-필터링된 신호 
이다. 본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 사후-필터링 모듈(1910)의 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝은 수학식 9에 도시된 R-D 손실 
를 감소시키도록 구현될 수 있다.
[수학식 9]
여기서, 사후-필터링된 신호 
에 대응하는 R-D 손실 
는 사후-필터링된 신호 
의 왜곡 손실 
, 인코딩된 신호 
의 레이트 손실 
, 및 코딩된 비디오 비트스트림에서 사후-필터링 정보를 시그널링하는 레이트 손실 또는 비트 소비 R(p)를 포함할 수 있다. 사후-필터링 정보는 사후-필터링 NN의 결정된 하나 이상의 파라미터를 표시할 수 있다.
간결성을 위해, 사후-필터링 모듈(1910)의 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝은 사후-필터링 트레이닝이라고 지칭될 수 있다. 사후-필터링을 위한 블록-단위 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법은 블록-단위 사후-필터링 트레이닝으로 지칭될 수 있다. 사후-필터링을 위한 이미지-기반 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법은 이미지-기반 사후-필터링 트레이닝으로 지칭될 수 있다.
일 실시예에서, 사후-필터링 트레이닝의 목표는 R-D 손실 
가 수학식 1에서 설명된 바와 같이 재구성된 신호 
의 R-D 손실 
보다 작도록 R-D 손실 
를 감소시키는(예컨대, 최소화하는) 것이다. 수학식 1 및 수학식 8을 비교하면, 레이트 손실 
는 변하지 않고 유지된다. 레이트 손실 R(p)는 R-D 손실 
를 증가시키므로, 사후-필터링 트레이닝은 
가 되도록 왜곡 손실 
를 상당히 감소시킬 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 사후-필터링 NN에서의 하나 이상의 파라미터는, 예를 들어, 하나 이상의 입력 신호에 기초하여 사후-필터링 트레이닝에서 결정될 수 있다. 도 19b를 참조하면, 입력 신호 x는 NIC 프레임워크(900)로 공급되고, 인코딩된 신호 
는 인코딩 프로세스에서 생성된다. 재구성된 신호 
는 디코딩 프로세스에서 생성된다. 일 실시예에서, 사후-필터링 NN에서의 하나 이상의 파라미터는 재구성된 신호 
에 기초하여 사후-필터링 트레이닝에서 결정될 수 있다. 일 예에서, 사후-필터링 NN에서의 하나 이상의 파라미터는 왜곡 손실 
를 감소시키기 위해 재구성된 신호 
에 기초하여 반복적으로 업데이트된다. 따라서, 사후-필터링 NN은 코딩될 입력 신호 x에 의존적인 재구성된 신호 
에 의존적이다.
사후-필터링 NN은, 예를 들어, 사후-필터링 트레이닝 전에, 초기 파라미터들(예컨대, 초기 가중치들 및/또는 초기 바이어스들)로 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 사후-필터링 NN은 트레이닝 블록들 및/또는 트레이닝 이미지들을 포함하는 트레이닝 데이터세트에 기초하여 사전 트레이닝되고, 초기 파라미터들은 사전 트레이닝된 파라미터들(예컨대, 사전 트레이닝된 가중치들 및/또는 사전 트레이닝된 바이어스들)을 포함한다. 일 실시예에서, 사후-필터링 NN은 사전 트레이닝되지 않는다. 초기 파라미터들은 랜덤 파라미터들일 수 있다.
일 실시예에서, 사후-필터링 NN에서의 초기 파라미터들의 하나 이상의 초기 파라미터는 입력 신호 x에 기초하여 결정되는 재구성된 신호 
에 기초하여 사후-필터링 트레이닝에서 반복적으로 업데이트된다. 하나 이상의 초기 파라미터는 사후-필터링 트레이닝에서 결정된 하나 이상의 파라미터(예컨대, 하나 이상의 대체 파라미터)에 의해 업데이트(예컨대, 대체)될 수 있다. 일 예에서, 초기 파라미터들의 전체 세트가 업데이트된다. 일 예에서, 초기 파라미터들의 서브세트는 하나 이상의 대체 파라미터에 의해 업데이트되고, 초기 파라미터들의 나머지 서브세트는 사후-필터링 트레이닝에 의해 변경되지 않은 채로 유지된다.
사후-필터링 트레이닝은 임의의 이미지 압축 방법의 압축 성능을 증대시키기(boosting) 위한 전처리 단계(예컨대, 사전-인코딩 단계)로서 사용될 수 있다.
결정된 하나 이상의 파라미터는 인코딩된 신호 
와 함께 비디오 비트스트림으로 인코딩될 수 있다. 인코딩된 신호 
의 레이트 손실은 레이트 손실 
로 표현되고, 인코딩된 하나 이상의 파라미터의 레이트 손실은 레이트 손실 R(p)로 표현된다. 사후-필터링 트레이닝은 이미지 압축 코덱에 대해 불가지론적일 수 있고, 임의의 적합한 타입의 이미지 압축 코덱으로 구현될 수 있다. 이미지 압축 코덱은 도 9b 및 19b에 도시된 NIC 프레임워크(900)와 같은 NN 기반일 수 있다. 이미지 압축 코덱은 도 5-8의 특정 구현들에서와 같이 NN 없이 구현될 수 있다.
사후-필터링 NN에서 결정된 하나 이상의 파라미터(예컨대, 하나 이상의 대체 파라미터)를 사용함으로써, 사후-필터링 모듈(1910)은 재구성된 신호 
(예컨대, 재구성된 이미지 또는 재구성된 블록)에 적용될 수 있고, 더 작은 R-D 손실 
와 같은 더 양호한 왜곡 성능을 달성할 수 있다. 수학식 8을 참조하여 설명된 바와 같이, R(p)는 비디오 비트스트림으로 인코딩된 결정된 하나 이상의 파라미터(예컨대, 하나 이상의 대체 파라미터)의 비트 소비를 표현한다.
위의 설명들은 복수의 입력 신호가 하나 이상의 파라미터를 결정하는 데 사용될 때 적합하게 적응될 수 있으며, 여기서 결정된 하나 이상의 파라미터는 복수의 입력 신호에 의해 공유된다.
도 19b를 참조하면, 인코더 측에서, 사후-필터링 모듈(1910)에서의 사후-필터링 NN의 하나 이상의 파라미터는 사후-필터링 트레이닝에서의 재구성된 신호 
에 기초하여 결정될 수 있다. 인코딩된 신호 
는 입력 신호 x에 기초하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 사후-필터링 NN의 결정된 하나 이상의 파라미터를 표시하는 사후-필터링 정보가 인코딩될 수 있다. 사후-필터링 정보는 인코딩된 신호 
에 대응한다. 인코딩된 신호 
및 사후-필터링 정보는 코딩된 비디오 비트스트림에 포함될 수 있다.
도 20a는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더(2000A)를 도시한다. 비디오 디코더(2000A)는 도 16b를 참조하여 설명되는 비디오 디코더(1600B) 및 도 19b를 참조하여 설명되는 사후-필터링 모듈(1910)의 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
도 20b는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 비디오 디코더(2000B)를 도시한다. 비디오 디코더(2000B)는 도 18을 참조하여 설명되는 비디오 디코더(1800) 및 도 19b를 참조하여 설명되는 사후-필터링 모듈(1910)의 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
디코더 측에서, 도 19b, 20a 및 20b를 참조하면, 사후-필터링 정보는 비디오 디코더(예컨대, 비디오 디코더(2000A) 또는 (2000B))에 의해 디코딩될 수 있다. 사후-필터링 모듈(1910)에서의 사후-필터링 NN의 하나 이상의 파라미터는 사후-필터링 정보에 기초하여 획득될 수 있다. 일 실시예에서, 사후-필터링 NN은 초기 파라미터들로 구성되고, 하나 이상의 파라미터는 하나 이상의 대체 파라미터이다. 초기 파라미터들 중 하나 이상은 하나 이상의 대체 파라미터로 각각 업데이트될 수 있다.
일 예에서, 사후-필터링 정보는 하나 이상의 파라미터와 각자의 하나 이상의 초기 파라미터 사이의 차이들을 표시한다. 하나 이상의 파라미터는 차이들과 각자의 하나 이상의 초기 파라미터의 합에 따라 결정될 수 있다.
비디오 디코더(예컨대, 비디오 디코더(2000A) 또는 (2000B))에 있는 사후-필터링 모듈(1910)에서의 사후-필터링 NN은 사후-필터링 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 사후-필터링 NN에서의 하나 이상의 초기 파라미터는 하나 이상의 파라미터에 기초하여 업데이트되는데, 예를 들어, 하나 이상의 초기 파라미터는 하나 이상의 파라미터로 대체된다.
도 19b, 20a 및 20b를 참조하면, 인코딩된 신호 
는 비디오 디코더(2000A) 또는 (2000B)에 의해 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 인코딩된 신호 
는 메인 디코더 네트워크(915)에 의해 재구성되어 재구성된 신호 
를 생성한다. 재구성된 신호 
는 하나 이상의 파라미터에 기초하여 결정되는(예컨대, 업데이트되는) 사후-필터링 NN에 기초하여 사후-필터링될 수 있다. 일 예에서, 재구성된 신호 
는 업데이트된 사후-필터링 NN에 기초하여 사후-필터링된다.
일부 예들에서, 사후-필터링 정보에 의해 표시된 하나 이상의 파라미터는 압축해제되고 그 후 사후-필터링 NN을 업데이트하는 데 사용된다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 사후-필터링 트레이닝은 사후-필터링 NN에서의 초기 파라미터들의 하나 이상의 초기 파라미터(예컨대, 하나 이상의 사전 트레이닝된 파라미터)가 인코딩 및/또는 송신될 입력 신호(들)에 기초하여 업데이트(예컨대, 미세튜닝)될 수 있는 미세튜닝 프로세스로 지칭될 수 있다. 입력 신호(들)는 초기 파라미터들을 획득하기 위해 사용되는 트레이닝 신호들과 상이할 수 있다. 따라서, 사후-필터링 NN은 입력 신호(들)의 콘텐츠를 타깃으로 하도록 적응될 수 있다.
일 예에서, 입력 신호(들)는 인코딩 및/또는 송신될 하나 이상의 입력 신호를 포함한다. 일 예에서, 하나 이상의 입력 신호는 단일 입력 신호(예컨대, 단일 입력 이미지 또는 단일 입력 블록)를 포함하고, 사후-필터링 트레이닝은 단일 입력 신호로 수행된다. 사후-필터링 NN은 단일 입력 신호에 기초하여 결정(예컨대, 트레이닝 또는 업데이트)된다. 디코더 측에서 결정된 사후-필터링 NN은 단일 입력 신호에 대응하는 재구성된 신호(예컨대, 재구성된 이미지 또는 재구성된 블록) 및 선택적으로 다른 입력 신호들에 대응하는 다른 재구성된 신호를 사후-필터링하는데 사용될 수 있다. 사후-필터링 정보는 인코딩된 단일 입력 신호(예컨대, 인코딩된 이미지 또는 인코딩된 블록)와 함께 비디오 비트스트림으로 인코딩될 수 있다.
일 실시예에서, 하나 이상의 입력 신호는 다수의 입력 신호를 포함하고, 사후-필터링 트레이닝은 다수의 입력 신호로 수행된다. 사후-필터링 NN은 다수의 입력 신호에 기초하여 결정(예컨대, 트레이닝 또는 업데이트)된다. 디코더 측에서 결정된 사후-필터링 NN은 다수의 입력 신호에 대응하는 재구성된 신호 및 선택적으로 다른 입력 신호에 대응하는 다른 재구성된 신호들을 사후-필터링하는데 사용될 수 있다. 사후-필터링 정보는 인코딩된 다수의 입력 신호들과 함께 비디오 비트스트림으로 인코딩될 수 있다.
레이트 손실 Rp는 비디오 비트스트림에서의 사후-필터링 정보의 시그널링에 따라 증가할 수 있다. 입력 신호(들)가 단일 입력 신호를 포함할 때, 사후-필터링 정보는 각각의 인코딩된 신호에 대하여 시그널링되고, 레이트 손실 Rp에 대한 제1 증가는 신호 당 사후-필터링 정보의 시그널링으로 인한 레이트 손실 Rp에 대한 증가를 표시하기 위해 사용된다. 입력 신호(들)가 다수의 입력 신호들을 포함할 때, 사후-필터링 정보는 다수의 입력 신호들에 대해 시그널링되고 그들에 의해 공유되며, 레이트 손실 Rp에 대한 제2 증가는 신호 당 사후-필터링 정보의 시그널링으로 인한 레이트 손실 Rp에 대한 증가를 표시하기 위해 사용된다. 사후-필터링 정보가 다수의 입력 신호들에 의해 공유되기 때문에, 레이트 손실 Rp에 대한 제2 증가는 레이트 손실 Rp에 대한 제1 증가보다 작을 수 있다. 따라서, 일부 예에서, 다수의 입력 신호를 사용하여 사후-필터링 NN을 결정(예컨대, 트레이닝 또는 업데이트)하는 것이 유리할 수 있다.
사후-필터링 NN은 가중치들, 바이어스들 등과 같은 상이한 타입들의 파라미터들에 의해 특정될 수 있다. 사후-필터링 NN은 가중치, 바이어스, 또는 가중치와 바이어스의 조합과 같은 적합한 초기 파라미터로 구성될 수 있다. CNN(들)이 사용될 때, 가중치들은 콘볼루션 커널들 내의 요소들을 포함할 수 있다. 위에 설명된 바와 같이, 초기 파라미터들의 서브세트 또는 전체 세트는 사후-필터링 트레이닝에 의해 업데이트될 수 있다.
일 실시예에서, 업데이트되는 하나 이상의 초기 파라미터는 사후-필터링 NN의 단일 계층(예컨대, 단일 콘볼루션 계층)에 있다. 일 실시예에서, 업데이트되는 하나 이상의 초기 파라미터는 사후-필터링 NN의 다수의 또는 모든 계층들(예컨대, 다수의 또는 모든 콘볼루션 계층들)에 있다.
하나 이상의 타입의 파라미터들이 사후-필터링 NN을 특정하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 업데이트될 하나 이상의 초기 파라미터는 바이어스 항(들)이고, 바이어스 항(들)만이 결정된 하나 이상의 파라미터로 대체된다. 일 실시예에서, 업데이트될 하나 이상의 초기 파라미터는 가중치들이고, 가중치들만이 결정된 하나 이상의 파라미터로 대체된다. 일 실시예에서, 업데이트될 하나 이상의 초기 파라미터는 가중치들 및 바이어스 항(들)을 포함하고, 결정된 하나 이상의 파라미터로 대체된다. 일 예에서, 초기 파라미터들의 전체 세트는 결정된 하나 이상의 파라미터로 대체된다.
사후-필터링 트레이닝은 하나 이상의 초기 파라미터가 반복 프로세스에서 업데이트되는 다수의 에포크들(예컨대, 반복들)을 포함할 수 있다. 사후-필터링 트레이닝은 트레이닝 손실이 평탄화되었거나 평탄화되려고 할 때 정지할 수 있다. 일 예에서, 사후-필터링 트레이닝은 트레이닝 손실(예컨대, R-D 손실 Lp)이 제1 임계값 미만일 때 정지한다. 일 예에서, 사후-필터링 트레이닝은 2개의 연속적인 트레이닝 손실 사이의 차이가 제2 임계값 미만일 때 정지한다.
손실 함수(예컨대, R-D 손실 Lp)와 함께 사후-필터링 트레이닝에서 2개의 하이퍼파라미터(예컨대, 스텝 크기 및 최대 스텝 수)가 사용될 수 있다. 최대 반복 횟수(maximum number of iterations)는 사후-필터링 트레이닝을 종료하기 위한 최대 반복 횟수의 임계값으로서 사용될 수 있다. 일 예에서, 사후-필터링 트레이닝은 반복 횟수가 최대 반복 횟수에 도달할 때 정지한다.
스텝 크기는 온라인 트레이닝 프로세스(예컨대, 사후-필터링 트레이닝)의 러닝 레이트를 표시할 수 있다. 스텝 크기는 사후-필터링 트레이닝에서 수행되는 그래디언트 하강 알고리즘 또는 역전파 계산에서 사용될 수 있다. 스텝 크기는 임의의 적합한 방법을 사용하여 결정될 수 있다.
블록-단위 사후-필터링 트레이닝에서, 이미지 내의 각각의 블록에 대한 스텝 크기는 상이할 수 있다. 일 실시예에서, 더 양호한 압축 결과(예컨대, 더 양호한 R-D 손실 Lp)를 달성하기 위해 이미지에 대해 상이한 스텝 크기들이 배정될 수 있다.
이미지 기반 사후 필터링 트레이닝에서, 각각의 이미지에 대한 스텝 크기는 상이할 수 있다. 일 실시예에서, 더 양호한 압축 결과(예컨대, 더 양호한 R-D 손실 Lp)를 달성하기 위해 상이한 입력 이미지들에 대해 상이한 스텝 크기들이 배정될 수 있다.
일 실시예에서, 최적의 결과들을 달성하기 위해 상이한 타입들의 콘텐츠를 갖는 신호들(예컨대, 블록들 또는 이미지들)에 대해 상이한 스텝 크기가 사용된다. 신호들은 입력 신호들(예컨대, 입력 신호 x), 인코딩된 신호들(예컨대, 인코딩된 신호 
), 재구성된 신호들 (예를 들어, 재구성된 신호 
) 등을 포함할 수 있다. 입력 신호(예컨대, 입력 신호 x), 인코딩된 신호(예컨대, 인코딩된 신호 
), 및 대응하는 재구성된 신호(예컨대, 재구성된 신호 
)의 관계가 도 9b 및 도 19b를 참조하여 설명된다. 상이한 타입들은 상이한 분산들을 지칭할 수 있다. 일 예에서, 스텝 크기는 사후-필터링 NN을 업데이트하는데 사용되는 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)의 분산에 기초하여 결정된다. 예를 들어, 높은 분산을 갖는 신호의 스텝 크기는 낮은 분산을 갖는 신호의 스텝 크기보다 크며, 높은 분산은 낮은 분산보다 크다.
일 실시예에서, 스텝 크기는 신호의 RGB 분산과 같은, 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)의 특성들에 기초하여 선택된다. 일 실시예에서, 스텝 크기는 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)의 RD 성능(예컨대, R-D 손실 L)에 기초하여 선택된다. 상이한 스텝 크기들에 기초하여 파라미터(들)의 다수의 세트(예컨대, 대체 파라미터(들)의 다수의 세트)가 생성될 수 있고, 더 양호한 압축 성능(예컨대, 더 작은 R-D 손실)을 갖는 세트가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 제1 스텝 크기는 특정 횟수(예컨대, 100)의 반복들을 실행하기 위해 사용될 수 있다. 그 후, 제2 스텝 크기(예컨대, 제1 스텝 크기 플러스 또는 마이너스 크기 증분)가 특정 횟수의 반복을 실행하는 데 사용될 수 있다. 제1 스텝 크기 및 제2 스텝 크기로부터의 결과들은 사용될 스텝 크기를 결정하기 위해 비교될 수 있다. 최적의 스텝 크기를 결정하기 위해 2개보다 많은 스텝 크기가 테스트될 수 있다.
스텝 크기는 사후-필터링 트레이닝 동안에 변동될 수 있다. 스텝 크기는 사후-필터링 트레이닝의 시작에서 초기 값을 가질 수 있고, 초기 값은 예를 들어, 더 미세한 튜닝을 달성하기 위한 특정 횟수의 반복들 후에, 사후-필터링 트레이닝의 더 늦은 스테이지에서 감소(예컨대, 절반)될 수 있다. 스텝 크기 또는 러닝 레이트는 반복적인 사후-필터링 트레이닝 동안 스케줄러에 의해 변경될 수 있다. 스케줄러는 스텝 크기를 조정하는데 사용되는 파라미터 조정 방법을 포함할 수 있다. 스케줄러는 스텝 크기가 다수의 간격에서 증가, 감소, 또는 일정하게 유지될 수 있도록 스텝 크기에 대한 값을 결정할 수 있다. 일 예에서, 러닝 레이트는 스케줄러에 의해 각각의 스텝에서 변경된다. 상이한 블록들 또는 상이한 이미지들에 대해 단일 스케줄러 또는 다수의 상이한 스케줄러가 사용될 수 있다. 따라서, 다수의 스케줄러에 기초하여 파라미터(들)의 다수의 세트가 생성될 수 있고, 더 양호한 압축 성능(예컨대, 더 작은 R-D 손실 Lp)을 갖는 파라미터(들)의 다수의 세트 중 하나가 선택될 수 있다.
일 실시예에서, 더 양호한 압축 결과를 달성하기 위해 상이한 신호들(예컨대, 상이한 블록들 또는 상이한 이미지들)에 대해 다수의 러닝 레이트 스케줄들이 배정된다. 일 예에서, 이미지 내의 모든 블록들은 동일한 러닝 레이트 스케줄을 공유한다. 일 예에서, 이미지들의 세트는 동일한 러닝 레이트 스케줄을 공유한다. 일 실시예에서, 러닝 레이트 스케줄들의 선택은, 신호의 RGB 분산과 같은, 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)의 특성들에 기초한다. 일 실시예에서, 러닝 레이트 스케줄의 선택은 신호의 RD 성능에 기초한다.
일 실시예에서, 상이한 신호들(예컨대, 상이한 블록들 또는 상이한 이미지들)은 사후-필터링 NN에서 상이한 타입들의 파라미터들(예컨대, 바이어스들 또는 가중치들)을 결정(예컨대, 업데이트)하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 신호(예컨대, 제1 블록)는 사후-필터링 NN에서 적어도 하나의 바이어스를 업데이트하는데 사용되고, 제2 신호(예컨대, 제2 블록)는 사후-필터링 NN에서 적어도 하나의 가중치를 업데이트하는데 사용된다.
일 실시예에서, 동일한 하나 이상의 파라미터를 결정(예컨대, 업데이트)하기 위해 다수의 신호(예컨대, 이미지 내의 다수의 블록 또는 다수의 이미지)가 사용된다. 일 예에서, 이미지 내의 모든 블록들은 동일한 하나 이상의 파라미터를 결정(예컨대, 업데이트)하는 데 사용된다.
일 실시예에서, 업데이트될 하나 이상의 초기 파라미터는 신호의 RGB 분산과 같은 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)의 특성에 기초하여 선택된다. 일 실시예에서, 업데이트될 하나 이상의 초기 파라미터는 신호의 RD 성능에 기초하여 선택된다.
사후-필터링 트레이닝의 끝에서, 각자의 결정된 하나 이상의 파라미터(예컨대, 각자의 하나 이상의 대체 파라미터)에 대해 하나 이상의 업데이트된 파라미터가 컴퓨팅될 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 업데이트된 파라미터는 결정된 하나 이상의 파라미터(예컨대, 각자의 하나 이상의 대체 파라미터)와 대응하는 하나 이상의 초기 파라미터(예컨대, 하나 이상의 사전 트레이닝된 파라미터) 사이의 차이들로서 계산된다. 일 실시예에서, 하나 이상의 업데이트된 파라미터는 각각 결정된 하나 이상의 파라미터이다.
일 실시예에서, 각자의 결정된 하나 이상의 파라미터로부터 하나 이상의 업데이트된 파라미터를 획득하는 방법은 사후-필터링 트레이닝에서 사용되는 신호(예컨대, 입력 신호 x, 재구성된 신호 
)에 의존한다. 상이한 신호들에 대해 상이한 방법들이 사용될 수 있다. 일 예에서, 제1 블록에 적용되는 사후-필터링 NN에 대한 업데이트된 파라미터는 제1 블록에 기초하여 획득된 대체 파라미터와 대응하는 사전 트레이닝된 파라미터 사이의 차이로서 계산된다. 일 예에서, 제2 블록에 적용되는 사후-필터링 NN에 대한 업데이트된 파라미터는 제2 블록에 기초하여 획득되는 대체 파라미터이다.
일 실시예에서, 상이한 블록들은 하나 이상의 업데이트된 파라미터와 하나 이상의 대체 파라미터 사이에 상이한 관계들을 갖는다. 예를 들면, 제1 블록에 대해, 하나 이상의 업데이트된 파라미터는 하나 이상의 대체 파라미터와 대응하는 하나 이상의 사전 트레이닝된 파라미터 사이의 차이들로서 계산된다. 제2 블록에 대해, 하나 이상의 업데이트된 파라미터는 각각 하나 이상의 대체 파라미터이다.
일 실시예에서, 각자의 결정된 하나 이상의 파라미터로부터 하나 이상의 업데이트된 파라미터를 획득하는 방법은 사후-필터링 트레이닝에서 사용되는 신호(예컨대, 입력 신호 x, 재구성된 신호 
)에 의존하지 않는다. 일 예에서, 모든 블록들은 사후-필터링 NN에서 파라미터(들)를 업데이트하기 위해 동일한 방식을 공유한다. 일 실시예에서, 이미지 내의 다수의 블록(예컨대, 모든 블록)은 하나 이상의 업데이트된 파라미터와 하나 이상의 대체 파라미터 사이에 동일한 관계를 갖는다.
일 실시예에서, 하나 이상의 업데이트된 파라미터와 하나 이상의 대체 파라미터 사이의 관계는 신호의 RGB 분산과 같은 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)의 특성들에 기초하여 선택된다. 일 실시예에서, 하나 이상의 업데이트된 파라미터와 하나 이상의 대체 파라미터 사이의 관계는 신호의 RD 성능에 기초하여 선택된다.
일 실시예에서, 하나 이상의 업데이트된 파라미터는 예를 들어 특정 선형 또는 비선형 변환을 사용하여 결정된 하나 이상의 파라미터(예컨대, 하나 이상의 대체 파라미터)로부터 생성될 수 있으며, 하나 이상의 업데이트된 파라미터는 결정된 하나 이상의 파라미터에 기초하여 생성된 대표 파라미터(들)이다. 결정된 하나 이상의 파라미터는 더 양호한 압축을 위해 하나 이상의 업데이트된 파라미터로 변환된다.
일 예에서, 하나 이상의 업데이트된 파라미터는, 예를 들어, LZMA(Lempel-Ziv-Markov chain algorithm), bzip2 알고리즘 등의 변형인 LZMA2를 사용하여 압축될 수 있다. 일 예에서, 압축은 하나 이상의 업데이트된 파라미터에 대해 생략된다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 업데이트된 파라미터는 사후-필터링 정보로서 비디오 비트스트림으로 인코딩될 수 있으며, 사후-필터링 정보는 결정된 하나 이상의 파라미터(예컨대, 하나 이상의 대체 파라미터)를 표시할 수 있다.
일 실시예에서, 하나 이상의 업데이트된 파라미터에 대한 압축 방법들은 상이한 신호들(예컨대, 상이한 블록들 또는 상이한 이미지들)에 대해 상이하다. 예를 들어, 제1 블록에 대해, LZMA2는 하나 이상의 업데이트된 파라미터를 압축하는데 사용되고, 제2 블록에 대해, bzip2는 하나 이상의 업데이트된 파라미터를 압축하는데 사용된다. 일 실시예에서, 이미지 내의 다수의 블록(예컨대, 모든 블록)에 대한 하나 이상의 업데이트된 파라미터를 압축하기 위해 동일한 압축 방법이 사용된다. 일 실시예에서, 압축 방법은 신호의 RGB 분산과 같은 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)의 특성들에 기초하여 선택된다. 일 실시예에서, 압축 방법은 신호의 RD 성능에 기초하여 선택된다.
일 실시예에서, 각각의 신호에 대한 사후-필터링 NN의 구조(예컨대, 아키텍처)는 동일하다. 사후-필터링 NN의 구조는 다수 계층들, 상이한 노드들 및/또는 계층들이 조직되고 접속되는 방법, 피드-포워드 아키텍처, 순환 아키텍처, DNN, CNN 및/또는 등을 포함할 수 있다. 일 예에서, 구조는 다수의 콘볼루션 계층들을 지칭하고, 상이한 블록들은 동일한 수의 콘볼루션 계층들을 갖는다.
일 실시예에서, 사후-필터링 NN의 상이한 구조들은 상이한 신호들에 대응한다. 일 예에서, 상이한 블록들을 사후-필터링하는데 사용되는 사후-필터링 NN은 상이한 수의 콘볼루션 계층들을 갖는다.
일 실시예에서, 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)를 사후-필터링하기 위해 사후-필터링 모듈을 사용할지의 여부는 R-D 손실 Lp 및 R-D 손실 L의 비교에 기초하여 결정된다. 일 실시예에서, 최상의 R-D 성능(예컨대, 가장 작은 R-D 손실 Lp)을 갖는 사후-필터링 모듈은 상이한 사후-필터링 모듈들의 상이한 R-D 손실 Lps의 비교에 기초하여 선택된다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 각각의 신호(예컨대, 각각의 블록 또는 각각의 이미지)는 신호에 기초하여 사후-필터링 트레이닝에서 결정되는 사후-필터링 NN에 대응한다. 사후-필터링 NN은 다른 사후-필터링 NN과 독립적으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 제1 신호에 대응하는 사후-필터링 NN은 제2 신호에 대응하는 사후-필터링 NN과 독립적으로 업데이트된다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 신호(예컨대, 제2 신호)에 대응하는 사후-필터링 NN은 다른 신호(예컨대, 제1 신호)에 대응하는 사후-필터링 NN에 기초하여 업데이트될 수 있다. 일 예에서, 제1 신호에 대응하는 코딩된 비트스트림에서의 제1 사후-필터링 정보가 디코딩된다. 제1 사후-필터링 정보는 비디오 디코더에서 사후-필터링 NN의 제1 파라미터를 표시할 수 있다. 제1 신호에 대응하는 비디오 디코더에서의 사후-필터링 NN은 제1 사후-필터링 정보에 의해 표시된 제1 파라미터에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예에서, 제1 신호는 재구성될 제1 인코딩된 블록을 포함한다. 제1 신호는 제1 신호에 대응하는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 제1 신호가 재구성되고 재구성된 제1 신호가 사후-필터링된다.
제1 신호에 대응하는 사후-필터링 NN 내의 파라미터(들)는 제2 신호에 대응하는 사후-필터링 NN을 업데이트하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 동일한 이미지의 블록들 내의 픽셀 분포들은 유사할 수 있고, 따라서 상이한 블록들에 대응하는 사후-필터 NN의 업데이트될 파라미터(들)가 감소될 수 있다. 본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 제2 신호에 대응하는 코딩된 비트스트림에서의 제2 사후-필터링 정보가 디코딩될 수 있다. 제2 사후-필터링 정보는 제2 파라미터를 표시할 수 있다. 제2 신호는 제1 신호와 상이하다. 제1 신호에 대응하는 사후-필터링 NN은 제2 파라미터에 기초하여 업데이트될 수 있다. 업데이트된 사후-필터링 NN은 제2 신호에 대응하고 제1 파라미터 및 제2 파라미터로 구성된다. 제2 신호는 제2 신호에 대응하는 업데이트된 사후-필터링 NN에 기초하여 디코딩(예컨대, 사후-필터링)될 수 있다.
일 실시예에서, 상이한 사후-필터링 NN들은 상이한 크기들을 갖는 신호들(예컨대, 블록들 또는 이미지들)에 적용될 수 있다. 일반적으로, 사후-필터링 NN에서의 다수의 파라미터는 신호(예컨대, 블록 또는 이미지)의 크기(예컨대, 폭, 높이 또는 면적)에 따라 증가할 수 있다.
일 실시예에서, 상이한 사후-필터링 NN들은 상이한 압축 품질 타깃들에 대응하는 동일한 신호(예컨대, 이미지 또는 블록)에 적용된다.
NIC 프레임워크 및 사후-필터링 NN은 임의의 타입의 신경망들을 포함할 수 있고, 콘텍스트-하이퍼프라이어 인코더-디코더 프레임워크, 스케일-하이퍼프라이어 인코더-디코더 프레임워크, 가우시안 혼합 우도 프레임워크 및 가우시안 혼합 우도 프레임워크의 변형들, RNN-기반 재귀적 압축 방법 및 RNN-기반 재귀적 압축 방법의 변형들 등과 같은 임의의 신경망-기반 이미지 압축 방법들을 사용할 수 있다.
관련된 E2E 이미지 압축 방법들과 비교하여, 본 개시내용에서의 사후-필터링 트레이닝 방법들 및 장치들은 다음의 이점들을 가질 수 있다. 적응형 온라인 트레이닝 메커니즘들은 코딩 효율을 개선하기 위해 활용된다. 유연하고 일반적인 프레임워크의 사용은 다양한 타입의 사전 트레이닝된 프레임워크들 및 품질 메트릭들을 수용할 수 있다. 예를 들어, 사후-필터링 NN에서의 특정 사전트레이닝된 파라미터들은 인코딩되고 송신될 블록(들) 또는 이미지(들)를 갖는 온라인 트레이닝을 사용하여 대체될 수 있다.
비디오 코딩 기술들은 양자화에 의한 것과 같은 손실 압축으로부터 발생하는 아티팩트들이 감소될 수 있도록 재구성된 샘플들에 대해 수행되는 필터링 동작들을 포함할 수 있다. 하나의 그러한 필터링 동작에서는 디블로킹 필터 프로세스가 사용되며, 여기서는 2개의 인접 블록 사이의 블록 경계(예컨대, 경계 영역)가 필터링될 수 있고, 따라서 하나의 블록으로부터 다른 블록으로의 샘플 값들의 더 매끄러운 전이가 달성될 수 있다.
일부 관련 예들(예컨대, HEVC)에서, 디블로킹 필터 프로세스는 블록 경계에 인접한 샘플들에 적용될 수 있다. 디블로킹 필터 프로세스는 디코딩 프로세스와 동일한 순서로 각각의 CU에 대해 수행될 수 있다. 예를 들어, 디블로킹 필터 프로세스는 먼저 이미지에 대한 수직 경계들에 대한 수평 필터링 다음에 이어지는 이미지들에 대한 수평 경계들에 대한 수직 필터링에 의해 수행될 수 있다. 필터링은 루마 및 크로마 성분들 둘 다에 대해 필터링되도록 결정되는 8x8 블록 경계들에 적용될 수 있다. 일 예에서, 4×4 블록 경계들은 복잡도를 감소시키기 위해 처리되지 않는다.
경계 강도(BS)는 디블로킹 필터 프로세스의 정도 또는 강도를 표시하는 데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, BS에 대한 2의 값은 강한 필터링을 표시하고, 1은 약한 필터링을 표시하고, 0은 디블로킹 필터링 없음을 표시한다.
이미지의 블록들은 본 개시내용에서의 실시예들과 같은 임의의 적합한 방법들을 사용하여 코딩된 비디오 비트스트림으로부터 재구성될 수 있다. 예를 들어, 블록들은, 예를 들어, 신경망들(예컨대, CNN(들))을 포함하는 비디오 디코더(예컨대, (1600B), (1800), (2000A), 또는 (2000B))를 사용하여 재구성될 수 있다. 블록들은 NN들에 기초하지 않는 비디오 디코더를 사용하여 재구성될 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 사후-필터링 또는 사후-처리는 적어도 하나의 사후-처리 NN을 이용하여 재구성된 블록들의 처음 2개의 이웃하는 재구성된 블록들의 복수의 영역들 중 하나에 대해 수행될 수 있다. 처음 2개의 이웃하는 재구성된 블록은 제1 공유 경계를 가질 수 있고 제1 공유 경계의 양측에 샘플을 갖는 경계 영역을 포함할 수 있다. 처음 2개의 이웃하는 재구성된 블록들의 복수의 영역들은 경계 영역 및 경계 영역 외부에 있는 비-경계 영역들을 포함할 수 있다. 복수의 영역들 중 하나는 처음 2개의 이웃하는 재구성된 블록들의 복수의 영역들 중 사후-처리된 것으로 대체될 수 있다. 수행되는 사후-처리는 경계 영역의 디블로킹, 비-경계 영역들 중 하나 이상의 향상, 디블로킹과 향상의 조합, 및/또는 등일 수 있다.
블록들(예컨대, 이미지에서의 재구성된 블록들) 사이의 아티팩트들을 감소시키기 위해 하나 이상의 디블로킹 방법이 사용될 수 있다. 경계 영역들 내의 아티팩트들과 같은 블록들 사이의 아티팩트들을 줄이기 위해, 하나 이상의 NN 기반 디블로킹 모델이 사용될 수 있다. NN 기반 디블로킹 모델들은 DNN 기반 디블로킹 모델들, CNN 기반 디블로킹 모델들 등일 수 있다. NN 기반 디블로킹 모델들은 DNN들, CNN들 등과 같은 NN들을 사용하여 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 복수의 영역 중 하나는 경계 영역이다. 적어도 하나의 사후-처리 NN은 적어도 하나의 디블로킹 NN을 포함하고, 디블로킹은 적어도 하나의 디블로킹 NN을 갖는 경계 영역에 대해 수행될 수 있다. 경계 영역은 디블로킹된 경계 영역으로 대체될 수 있다. 디블로킹의 예들은 도 21a-21c, 22, 23 및 26에 도시된다.
도 21a-21c는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 디블로킹 프로세스(2100)를 도시한다. 도 21a를 참조하면, 이미지(2101)는 복수의 블록(2111-2114)으로 파티셔닝될 수 있다. 간결성을 위해, 4개의 동일한 크기의 블록들(2111-2114)이 도 21a에 예시되어 있다. 일반적으로, 이미지는 임의의 적합한 수의 블록들로 파티셔닝될 수 있고, 블록들의 크기들은 상이하거나 동일할 수 있고, 설명은 적합하게 적응될 수 있다. 일부 예들에서, 예를 들어, 이미지를 블록들로 파티셔닝하는 것으로 인한 아티팩트들을 포함하는 영역들은 디블로킹에 의해 처리될 수 있다.
일 예에서, 블록들(2111-2114)은 메인 디코더 네트워크(915)로부터 재구성된 블록들이다. 재구성된 블록들(2111-2114)의 처음 2개의 이웃하는 재구성된 블록들은 제1 공유 경계(2141)에 의해 분리된 블록들(2111 및 2113)을 포함할 수 있다. 블록들(2111 및 2113)은 제1 공유 경계(2141)의 양측에 샘플들을 갖는 경계 영역 A를 포함할 수 있다. 도 21a-21b를 참조하면, 경계 영역 A는 각각 블록들(2111 및 2113)에 위치하는 서브-경계 영역들 A1 및 A2를 포함할 수 있다.
재구성된 블록들(2111-2114) 중 2개의 이웃하는 재구성된 블록들은 제2 공유된 경계(2142)에 의해 분리된 블록들(2112 및 2114)을 포함할 수 있다. 블록들(2112 및 2114)은 제2 공유 경계(2142)의 양측에 샘플들을 갖는 경계 영역 B를 포함할 수 있다. 도 21a 및 도 21b를 참조하면, 경계 영역 B는 각각 블록(2112) 및 블록(2114)에 위치하는 서브-경계 영역 B1 및 B2를 포함할 수 있다.
재구성된 블록들(2111-2114) 중 2개의 이웃하는 재구성된 블록들은 공유된 경계(2143)에 의해 분리된 블록들(2111 및 2112)을 포함할 수 있다. 블록들(2111 및 2112)은 공유된 경계(2143)의 양측에 샘플들을 갖는 경계 영역 C를 포함할 수 있다. 도 21a-21b를 참조하면, 경계 영역 C는 각각 블록들(2111 및 2112)에 위치하는 서브-경계 영역들 C1 및 C2를 포함할 수 있다.
재구성된 블록들(2111-2114) 중 2개의 이웃하는 재구성된 블록들은 공유된 경계(2144)에 의해 분리된 블록들(2113 및 2114)을 포함할 수 있다. 블록들(2113 및 2114)은 공유된 경계(2144)의 양측에 샘플들을 갖는 경계 영역 D를 포함할 수 있다. 도 21a-21b를 참조하면, 경계 영역 D는 각각 블록들(2113, 2114) 내에 위치하는 서브-경계 영역들 D1 및 D2를 포함할 수 있다.
서브-경계 영역들 A1-D1 및 A2-D2(및 경계 영역들 A-D)는 임의의 적합한 크기들(예컨대, 폭들 및/또는 높이들)을 가질 수 있다. 도 21a에 도시된 일 실시예에서, 서브-경계 영역들 A1, A2, B1, 및 B2는 m x n의 동일한 크기를 갖고, 여기서 n은 블록들(2111 내지 2114)의 폭이고, m은 서브-경계 영역들 A1, A2, B1, 및 B2의 높이이다. m과 n 둘 다는 양의 정수들이다. 일 예에서, m은 4개의 픽셀 또는 4개의 샘플이다. 따라서, 경계 영역들 A 및 B는 2m x n의 동일한 크기를 갖는다. 서브-경계 영역들 C1, C2, D1, 및 D2는 n x m의 동일한 크기를 갖고, 여기서 n은 블록들(2111-2114)의 높이이고, m은 서브-경계 영역들 C1, C2, D1, 및 D2의 폭이다. 따라서, 경계 영역들 C 및 D는 n×2m의 동일한 크기를 갖는다. 위에 설명된 바와 같이, 서브-경계 영역들 및 경계 영역들은 상이한 크기들, 이를테면 상이한 폭들, 상이한 높이들, 및/또는 등을 가질 수 있다. 예를 들어, 서브-경계 영역들 A1 및 A2은 상이한 높이들을 가질 수 있다. 일 예에서, 서브-경계 영역들 C1 및 C2은 상이한 폭들을 가질 수 있다. 경계 영역들 A 및 B는 상이한 폭들을 가질 수 있다. 경계 영역들 C 및 D은 상이한 높이들을 가질 수 있다.
도 21a 및 도 21b를 참조하면, 경계 영역 A는 제1 공유 경계(2141)로부터의 블록(2111) 내의 m개의 샘플 라인(예컨대, m개의 샘플 행) 및 제1 공유 경계(2141)로부터의 블록(2113) 내의 m개의 샘플 라인(예컨대, m개의 샘플 행)을 포함한다. 경계 영역 C는 공유 경계(2143)로부터의 블록(2111) 내의 m개의 샘플 라인(예컨대, m개의 샘플 열) 및 공유 경계(2143)로부터의 블록(2112) 내의 m개의 샘플 라인(예컨대, m개의 샘플 열)을 포함한다.
디블로킹은 DNN(들), CNN(들), 또는 임의의 적합한 NN(들)에 기초한 디블로킹 NN과 같은, 적어도 하나의 디블로킹 NN으로 경계 영역들 A-D 중 하나 이상에 대해 수행될 수 있다. 일 예에서, 적어도 하나의 디블로킹 NN은 디블로킹 NN(2130)을 포함한다. 일 예에서, 디블로킹 NN(2130)은 하나 이상의 콘볼루션 계층을 포함하는 CNN을 사용하여 구현된다. 디블로킹 NN(2130)은 풀링 계층(들), 완전 접속 계층(들), 정규화 계층(들) 및/또는 등과 같은, 본 개시내용에서 설명된 추가 계층(들)을 포함할 수 있다. 디블로킹 NN(2130)에서의 계층들은 임의의 적합한 순서로 및 임의의 적합한 아키텍처(예컨대, 피드-포워드 아키텍처, 순환 아키텍처)로 배열될 수 있다. 일 예에서, 콘볼루션 계층 다음에 다른 계층(들), 이를테면 풀링 계층(들), 완전 접속 계층(들), 정규화 계층(들) 및/또는 등이 이어진다.
디블로킹은 디블로킹 NN(2130)을 이용하여 경계 영역들 A-D에 대해 수행될 수 있다. 경계 영역들(A-D) 중 하나 이상은 아티팩트들을 포함한다. 아티팩트들은 각자의 인접한 블록들에 의해 유도될 수 있다. 경계 영역들 A-D 중 하나 이상은 아티팩트들을 줄이기 위해 디블로킹 NN(2130)으로 전송될 수 있다. 따라서, 디블로킹 NN(2130)에 대한 입력은 경계 영역들 A-D 중 하나 이상을 포함하고, 디블로킹 NN(2130)으로부터의 출력은 디블로킹되는 경계 영역들 A-D 중 하나 이상을 포함한다.
도 21b를 참조하면, 경계 영역 A-D는 각자의 인접 블록들에 의해 유도된 아티팩트를 포함한다. 경계 영역들 A-D은 아티팩트들을 줄이기 위해 디블로킹 NN(2130)으로 전송될 수 있다. 디블로킹 NN(2130)으로부터의 출력은 디블로킹된 경계 영역들 A'-D'를 포함한다. 일 예에서, 디블로킹된 경계 영역들 A'-D' 내의 아티팩트들은 경계 영역들 A-D 내의 아티팩트들에 비해 감소된다.
도 21b 및 도 21c를 참조하면, 이미지(2101) 내의 경계 영역들 A-D는, 예를 들어, 디블로킹된 경계 영역들 A'-D'로 대체됨으로써 업데이트된다. 따라서, 이미지(2150)가 생성되고, 디블로킹된 경계 영역들 A'-D' 및 비-경계 영역들(2121-1124)을 포함한다.
하나 이상의 샘플이 다수의 경계 영역에 있을 수 있다. 다수의 경계 영역들이 대응하는 디블로킹된 경계 영역들로 대체될 때, 하나 이상의 공유된 샘플들 중 하나의 값을 결정하기 위해 임의의 적합한 방법이 사용될 수 있다.
도 21a를 참조하면, 샘플 S는 경계 영역들 A 및 C에 있다. 경계 영역들 A' 및 C'를 획득한 후에, 다음의 방법들이 샘플 S의 값을 획득하기 위해 사용될 수 있다. 일 예에서, 경계 영역 A는 디블로킹된 경계 영역 A'로 대체되고, 이어서 경계 영역 C는 디블로킹된 경계 영역 C'로 대체된다. 따라서, 샘플 S의 값은 디블로킹된 경계 영역 C' 내의 샘플 S의 값에 의해 결정된다.
일 예에서, 경계 영역 C는 디블로킹된 경계 영역 C'로 대체되고, 이어서 경계 영역 A는 디블로킹된 경계 영역 A'로 대체된다. 따라서, 샘플 S의 값은 디블로킹된 경계 영역 A' 내의 샘플 S의 값에 의해 결정된다.
일 예에서, 샘플 S의 값은 디블로킹된 경계 영역 A' 내의 샘플 S의 값과 디블로킹된 경계 영역 C' 내의 샘플 S의 값의 평균(예컨대, 가중 평균)에 의해 결정된다.
경계 영역은 2개보다 많은 블록의 샘플들을 포함할 수 있다. 도 22는 본 개시내용의 실시예들에 따른 2개보다 많은 블록의 샘플들을 포함하는 경계 영역들의 예를 도시한다. 단일 경계 영역 AB는 경계 영역 A 및 B를 포함할 수 있다. 경계 영역 AB는 2개의 이웃하는 재구성된 블록(2111 및 2113) 사이의 공유 경계(2141)의 양측에 샘플을 포함할 수 있고, 2개의 이웃하는 재구성된 블록(2112 및 2114) 사이의 공유 경계(2142)의 양측에 샘플을 포함할 수 있다. 단일 경계 영역 CD는 경계 영역들 C 및 D를 포함할 수 있다. 경계 영역 CD는 2개의 이웃하는 재구성된 블록(2111 및 2112) 사이의 공유 경계(2143)의 양측에 샘플들을 포함할 수 있고, 2개의 이웃하는 재구성된 블록(2113 및 2114) 사이의 공유 경계(2144)의 양측에 샘플들을 포함할 수 있다.
디블로킹 NN(2130)과 같은 디블로킹 NN은 경계 영역들 AB 및 CD 중 하나 이상에 대해 디블로킹을 수행하여 경계 영역들 중 하나 이상의 디블로킹된 경계 영역들을 생성할 수 있다. 도 22를 참조하면, 경계 영역들 AB 및 CD는 디블로킹 NN(2130)으로 전송되고, 디블로킹된 경계 영역들 AB' 및 CD'가 생성된다. 디블로킹된 경계 영역들 AB' 및 CD'는 이미지(2101) 내의 경계 영역들 AB 및 CD를 대체할 수 있고, 따라서 이미지(2250)가 생성된다. 이미지(2250)는 디블로킹된 경계 영역들 AB'-CD' 및 비-경계 영역들(2121-2124)을 포함할 수 있다.
본 개시내용의 실시예들에 따르면, 다중 모델 디블로킹 방법이 사용될 수 있다. 상이한 디블로킹 모델들이 상이한 타입들 또는 카테고리들의 경계 영역들에 적용되어, 아티팩트들을 제거할 수 있다. 경계 영역들을 상이한 카테고리들로 분류하기 위해 분류 모듈이 적용될 수 있다. 임의의 분류 모듈이 적용될 수 있다. 일 예에서, 분류 모듈은 NN에 기초한다. 일 예에서, 분류 모듈은 NN에 기초하지 않는다. 경계 영역들은 각자의 카테고리들에 따라 상이한 디블로킹 모델들로 전송될 수 있다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 디블로킹 NN은 각각 상이한 디블로킹 모델들에 기초하여 구현된 다수의 디블로킹 NN을 포함한다. 다수의 디블로킹 NN들 중 어느 것을 경계 영역에 적용할지가 결정될 수 있다. 결정된 디블로킹 NN을 이용하여 경계 영역에 대해 디블로킹이 수행될 수 있다. 일 예에서, 다수의 디블로킹 NN들 중 어느 것을 적용할지는 DNN, CNN 등과 같은 NN(예컨대, 분류 NN으로도 지칭됨)에 기초하는 분류 모듈에 의해 결정된다.
도 23은 본 개시내용의 일 실시예에 따른, 다수의 디블로킹 모델에 기초한 예시적인 디블로킹 프로세스(2300)를 도시한다. 분류 모듈(2310)은 경계 영역들 A-D을 하나 이상의 카테고리로 분류할 수 있다. 예를 들어, 경계 영역들 C-D는 제1 카테고리로 분류되고, 경계 영역 B는 제2 카테고리로 분류되고, 경계 영역 A는 제3 카테고리로 분류된다. 상이한 디블로킹 모델들이 상이한 카테고리들 내의 경계 영역들에 적용될 수 있다. 도 23에서, 디블로킹 NN(2330)은 다수의 디블로킹 모델(예컨대, 디블로킹 모델들 1-L)에 기초한 다중 모델 디블로킹과 같은 디블로킹을 수행하는 데 사용될 수 있다. L은 양의 정수이다. L이 1일 때, 디블로킹 NN(2330)은 단일 디블로킹 모델을 포함한다. L이 1보다 클 때, 디블로킹 NN(2330)은 다수의 디블로킹 모델을 포함한다.
일 예에서, 디블로킹 모델 1은 제1 카테고리 내의 경계 영역(들)(예컨대, C, D)에 적용되고, 디블로킹된 경계 영역(들)(예컨대, C", D")이 생성된다. 디블로킹 모델 2는 제2 카테고리 내의 경계 영역(들)(예컨대, B)에 적용되고, 디블로킹된 경계 영역(들)(예컨대, B'')이 생성된다. 디블로킹 모델 3은 제3 카테고리 내의 경계 영역(들)(예컨대, A)에 적용되고, 디블로킹된 경계 영역(들)(예컨대, A'')이 생성된다. 디블로킹된 경계 영역들 A"-D"는 이미지(2101) 내의 대응하는 경계 영역들 A-D를 대체할 수 있고, 따라서 이미지(2350)가 생성된다. 이미지(2350)는 디블로킹된 경계 영역들 A"-D" 및 비-경계 영역들(2121-1124)을 포함할 수 있다.
경계 영역을 분류하거나 카테고리화하기 위해 임의의 적합한 메트릭이 적용될 수 있다. 일 예에서, 경계 영역은 경계 영역의 콘텐츠에 따라 분류된다. 예를 들면, 고주파수 콘텐츠(예컨대, 비교적 큰 분산을 갖는 콘텐츠)를 갖는 경계 영역 및 저주파수 콘텐츠(예컨대, 비교적 작은 분산을 갖는 콘텐츠)를 갖는 경계 영역은 상이한 디블로킹 모델들에 대응하는 상이한 카테고리들로 분류된다. 경계 영역에서의 아티팩트의 강도는 경계 영역을 분류하는 데 사용될 수 있다. 다중 모델 디블로킹 방법은 2개 이상의 블록 사이의 경계 영역들(예컨대, A, B, C, D, AB, 및/또는 CD)과 같은 임의의 적합한 경계 영역들에 적용될 수 있다. 경계 영역의 주파수는 경계 영역 내의 샘플들의 최대 차이에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예에서, 공유된 경계의 제1 측면에서의 제1 에지 근처의 샘플들의 제1 차이가 결정된다. 일 예에서, 공유된 경계의 제2 측면에서의 제2 에지 근처의 샘플들의 제2 차이가 결정된다. 일 예에서, 제1 차이 및 제2 차이가 결정된다.
디블로킹 NN(예컨대, 도 21b에서의 디블로킹 NN(2130) 또는 도 23에서의 디블로킹 NN(2330))은 블록들 사이의 아티팩트를 제거하기 위해 적용될 수 있다. 일 예에서, 공유된 경계에 가까운 샘플들 또는 픽셀들은 공유된 경계로부터 더 멀리 떨어진 샘플들(또는 픽셀들)보다 더 많이 디블로킹될 수 있다. 도 21a를 다시 참조하면, 샘플 S는 샘플 F보다 공유된 경계(2141)에 더 가깝고, 따라서 샘플 S는 샘플 F보다 더 많이 디블로킹될 수 있다.
디블로킹 NN(예컨대, 도 21b에서의 디블로킹 NN(2130) 또는 도 23에서의 디블로킹 NN(2330)) 내의 디블로킹 모델은 하나 이상의 콘볼루션 계층을 포함할 수 있다. 예를 들어, CNN-기반 주의 메커니즘(CNN-based attention mechanism)(예컨대, 비-국부적 주의(non-local attention), SENet(Squeeze-and-Excitation Network), ResNet(residual neural network)(예컨대, CNN들 또는 convnet들 및 활성화 함수의 세트를 포함함) 및/또는 등이 사용될 수 있다. 예를 들어, 이미지 초고해상도에 의해 사용되는 DNN은, 예를 들어, 출력 크기를 입력 크기와 동일하도록 변경함으로써 사용될 수 있다. 이미지 초고해상도에서, 이미지의 해상도는 저해상도로부터 고해상도로 향상될 수 있다.
NN 또는 다른 러닝 기반 방법들로 경계 영역(들)에 대해 디블로킹을 수행하는 방법이 위에 설명되었다. 일부 예들에서, 비디오 인코더 및/또는 비디오 디코더는 NN에 기초한 디블로킹 방법과 NN에 기초하지 않은 디블로킹 방법 사이에서 선택할 수 있다. 선택은, 슬라이스 레벨, 픽처 레벨, 픽처 그룹에 대한, 시퀀스 레벨, 및/또는 등과 같은, 다양한 레벨에 대해 실시될 수 있다. 선택은 플래그를 사용하여 시그널링될 수 있다. 선택은 경계 영역의 콘텐츠로부터 추론될 수 있다.
비디오 인코더 및/또는 비디오 디코더는, 예를 들어, 픽셀들 또는 샘플들에 대한 NN 도출 조정들이 경계 강도(BS)의 디폴트 레벨에 있을 때, 본 개시내용에 설명된 방법들 및 실시예들에 더하여 다양한 레벨의 경계 강도를 적용할 수 있다. 경계 조건들 및 블록 코딩 특징들을 분석함으로써, 디폴트 조정을 수정(예컨대, 확대 또는 감소)하도록 BS의 상이한 레벨들이 배정될 수 있다.
본 개시내용의 실시예에 따르면, 적어도 하나의 사후-처리 NN은 적어도 하나의 향상 NN을 포함할 수 있다. 이웃하는 재구성된 블록들의 비-경계 영역들 중 하나 이상은 적어도 하나의 향상 NN으로 향상될 수 있다. 비-경계 영역들 중 하나 이상은 비-경계 영역들 중 향상된 하나 이상으로 대체될 수 있다.
재구성된 이미지(예컨대, 도 21a에서의 이미지(2101))는 향상된 이미지(예컨대, 최종 재구성된 이미지)를 생성하기 위해 향상 모듈에 전송될 수 있다. 재구성된 이미지는 디블로킹이 수행되는 일부 실시예들에서 디블로킹 NN을 사용하여 아티팩트들을 감소시킨 후에 향상 모듈로 전송될 수 있다. 이미지의 품질을 향상시키기 위해, NN-기반 사후-향상 모델(예컨대, DNN(들) 또는 CNN(들)에 기초한 사후-향상 모델)이 도 24에서의 사후-향상 NN(2430)과 같은 사후-향상 모듈에서 사용될 수 있다.
도 24는 본 개시내용의 일 실시예에 따른 예시적인 향상 프로세스(2400)를 도시한다. 일부 예들에서, 이미지(2101) 내의 비-경계 영역들(2121-2124)(예컨대, 경계 영역들 A-D 이외의 나머지 영역들)은 디블로킹 모듈(예컨대, 디블로킹 NN(2130))에 전송되지 않는다. 일 예에서, 비-경계 영역(예컨대, 비-경계 영역들(2121))은 이미지(예컨대, (2101))에서의 재구성된 블록(예컨대, (2111))으로부터 온 것이고, 경계 영역의 크기는 (n-m) x (n-m)일 수 있다. 도 21a를 참조하여 설명된 바와 같이, n은 재구성된 블록(예컨대, (2111))의 측면 길이(예컨대, 폭 및/또는 높이)이고, m은 디블로킹을 위한 서브-경계 영역(예컨대, A1)의 측면 길이이다. 비-경계 영역들(2121-2124) 중 하나 이상은 비-경계 영역들(2121-2124) 중 하나 이상의 품질을 더 증가시키기 위해 향상 모듈에 전송될 수 있다. 비-경계 영역들 중 향상된 하나 이상은 이미지 내의 비-경계 영역들(2121-2124) 중 하나 이상을 대체할 수 있다. 도 24를 참조하면, 비-경계 영역들(2121-2124)은 향상된 비-경계 영역들(2121'-2124')을 생성하기 위해 사후-향상 NN(2430)에 공급된다. 향상된 비-경계 영역들(2121'-2124')은 향상된 이미지(2450)를 생성하기 위해 향상된 비-경계 영역들(2121-2124)을 대체할 수 있다.
일 예에서, 비-경계 영역은 비-경계 영역의 일부가 경계 영역 내에 있도록 경계 영역과 오버랩한다. 일 예에서, 비-경계 영역은 전체 코딩 블록이다. 도 24를 참조하면, 블록(2111)은 비-경계 영역일 수 있고, 따라서 비-경계 영역(2111)은 (2112)-(2113)과 같은 다른 이웃 블록들과 경계를 이룬다.
일부 실시예들에서, 적어도 하나의 향상 NN은 각각 다수의 향상 모델(예컨대, 사후-향상 모델들)에 기초한다. 다수의 향상 모델 중 어느 것을 비-경계 영역에 적용할지는, 예를 들어, 분류 모듈에 의해 결정될 수 있다. 비-경계 영역은 결정된 향상 모델로 향상될 수 있다. 일 예에서, 다수의 향상 모델 중 어느 것을 적용할지는 DNN, CNN 등과 같은 NN(예컨대, 분류 NN으로도 지칭됨)에 기초하는 분류 모듈에 의해 결정된다. 사후-향상 프로세스(예컨대, (2500))에서 사용되는 분류 모듈(예컨대, 분류 모듈(2510))은 디블로킹 프로세스(예컨대, (2300))에서 사용되는 분류 모듈(예컨대, 분류 모듈(2310))과 동일하거나 상이할 수 있다. 사후-향상 프로세스에서 사용되는 분류 모듈(예컨대, 분류 모듈(2510))은 NN들(예컨대, DNN(들) 또는 CNN(들))을 포함할 수 있다. 일 예에서, 사후-향상 프로세스에서 사용되는 분류 모듈(예컨대, 분류 모듈(2510))은 NN을 포함하지 않는다.
도 25는 본 개시내용의 일 실시예에 따른, 다중 모델 사후-향상 모듈과 같은, 예시적인 향상 프로세스(2500)를 도시한다.
분류 모듈(2510)은 비-경계 영역들(2121-1124)을 하나 이상의 카테고리로 분류할 수 있다. 예를 들어, 비-경계 영역들(2122-2123)은 제1 카테고리로 분류되고, 비-경계 영역들(2121 및 2124)은 제2 카테고리로 분류된다. 상이한 향상 모델들(예컨대, 사후-향상 모델들)이 상이한 카테고리들 내의 비경계 영역들에 적용될 수 있다. 도 25에서, 향상 NN(2530)은 다수의 향상 모델(예컨대, 향상 모델 1-J)에 기초한 다중 모델 향상과 같은 향상을 수행하는데 사용될 수 있다. J는 양의 정수이다. J가 1일 때, 향상 NN(2530)은 단일 향상 모델을 포함한다. J가 1보다 클 때, 향상 NN(2530)은 다수의 향상 모델을 포함한다.
일 예에서, 향상 모델 1은 제1 카테고리 내의 비-경계 영역(들)(예컨대, (2122)-(2123))에 적용되고, 향상된 비-경계 영역(들)(예컨대, (2122")-(2123"))이 생성된다. 향상 모델 2는 제2 카테고리 내의 비-경계 영역(들)(예컨대, (2121) 및 (2124))에 적용되고, 향상된 비-경계 영역(들)(예컨대, (2121") 및 (2124"))이 생성된다. 향상된 비-경계 영역들(2121"-2124")은 대응하는 비-경계 영역들(2121-2124)을 대체할 수 있고, 여기서 향상된 이미지(2550)는 향상된 비-경계 영역들(2121"-2124") 및 경계 영역들 A-D를 포함한다.
비-경계 영역을 분류하거나 카테고리화하기 위해 임의의 적합한 메트릭들이 적용될 수 있다. 일 예에서, 비-경계 영역은 비-경계 영역의 콘텐츠에 따라 분류된다. 예를 들어, 고주파수 콘텐츠(예컨대, 비교적 큰 분산을 갖는 콘텐츠)를 갖는 비-경계 영역 및 저주파수 콘텐츠(예컨대, 비교적 작은 분산을 갖는 콘텐츠)를 갖는 비-경계 영역은 상이한 향상 모델들에 대응하는 상이한 카테고리들로 분류된다.
이미지는 도 21-25와 관련하여 설명된 바와 같이 블록 레벨에서 향상될 수 있다. 향상 모델(예컨대, 사후-향상 모델)은 전체 이미지를 향상시킬 수 있다. 도 26은 본 개시내용의 일 실시예에 따른, 전체 이미지를 향상시키는 예시적인 이미지 레벨 향상 프로세스(2600)를 도시한다. 이미지(2101)는, 도 21a에서 설명된 바와 같이, 비-경계 영역들(2121-2124) 및 경계 영역들 A-D를 포함한다. 일 예에서, 이미지(2101)는, 위에 설명된 바와 같이, 재구성된 블록들(2111 내지 2114)을 포함하는 재구성된 이미지이다. 경계 영역에서의 아티팩트가 감소될 수 있고, 비-경계 영역이 개선된 시각적 품질로 향상될 수 있다.
도 26을 참조하면, 경계 영역 A-D 및 비-경계 영역(2121-2124)을 포함하는 이미지(2101)가 향상 모듈(2630)에 공급될 수 있다. 향상 모듈(2630)은, 예를 들어, 경계 영역들 A-D를 디블로킹함으로써, 경계 영역들 A-D에 각각 대응하는 향상된 경계 영역들 E-H를 생성할 수 있다. 향상 모듈(2630)은 비-경계 영역들(2121-2124)에 각각 대응하는 향상된 비-경계 영역들(2621-2624)을 생성할 수 있다. 향상된 경계 영역들(E-H)은 각각 경계 영역들(A-D)을 대체할 수 있고, 향상된 비경계 영역들(2621-2624)은 각각 비경계 영역들(2121-2124)을 대체할 수 있고, 따라서 재구성된 이미지(2101)에 기초하여 향상된 이미지(2650)가 생성된다.
일 예에서, 이미지 기반 향상 모듈(2630)은 디블로킹 및 향상 둘 다를 수행할 수 있는 향상 NN을 포함한다. 일 예에서, 이미지 기반 향상 모듈(2630)은 향상을 수행할 수 있는 향상 NN 및 디블로킹을 수행할 수 있는 디블로킹 NN을 포함한다.
도 24 내지 도 26을 참조하여 설명된 향상 모듈들(예컨대, (2430), (2530), 및 (2630))은 이미지의 품질을 향상시킬 수 있다. 향상 모듈들(예컨대, (2430), (2530), 및 (2630))은 하나 이상의 콘볼루션 계층을 포함할 수 있다. CNN 기반 주의 메커니즘(예컨대, 비-국부적 주의(non-local attention), SENet), ResNet(예컨대, CNN들 또는 convnet들 및 활성화 함수의 세트를 포함함) 및/또는 등이 사용될 수 있다. 예를 들어, 이미지 초고해상도에 의해 사용되는 DNN은, 예를 들어, 출력 크기를 입력 크기와 동일하도록 변경함으로써 사용될 수 있다.
이미지 내의 경계 영역들 및 비-경계 영역들은 임의의 적합한 순서로, 이를테면, 순차적으로 또는 동시에, 향상 NN 및 디블로킹 NN에 의해 처리될 수 있다. 일 예에서, 경계 영역들은 디블로킹 NN에 의해 디블로킹되고, 이어서 비-경계 영역들은 향상 NN에 의해 처리된다. 일 예에서, 비-경계 영역들은 향상 NN에 의해 처리되고, 이어서 경계 영역들은 디블로킹 NN에 의해 디블로킹된다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 향상 NN(예컨대, (2430), (2530), 또는 (2630)), 디블로킹 NN(예컨대, (2130) 또는 (2330)), 및/또는 분류 NN(예컨대, (2310) 또는 (2510))은 임의의 신경망 아키텍처를 포함할 수 있고, 임의의 수의 계층들을 포함할 수 있고, 본 개시내용에 설명된 바와 같이, 하나 이상의 서브-신경망을 포함할 수 있고, 임의의 적합한 트레이닝 이미지들 또는 트레이닝 블록들로 트레이닝될 수 있다. 트레이닝 이미지들은 미가공 이미지들 또는 잔차 데이터를 포함하는 이미지들을 포함할 수 있다. 트레이닝 블록들은 미가공 이미지들 또는 잔차 데이터를 포함하는 이미지들로부터 온 것일 수 있다.
콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝은 본 개시내용에서 설명된 바와 같이, 향상 NN(예컨대, (2430), (2530), 또는 (2630)), 디블로킹 NN(예컨대, (2130) 또는 (2330)), 및/또는 분류 NN(예컨대, (2310) 또는 (2510)) 중 하나에서 하나 이상의 사전 트레이닝된 파라미터를 업데이트하기 위해 적용될 수 있다.
향상 NN(예컨대, (2430), (2530), 또는 (2630)), 디블로킹 NN(예컨대, (2130) 또는 (2330)), 및/또는 분류 NN(예컨대, (2310) 또는 (2510))은 별도로 트레이닝될 수 있는데, 예를 들어, 디블로킹 NN에서 사전 트레이닝된 파라미터들을 결정하기 위해 단일 디블로킹 NN이 트레이닝된다. 향상 NN(예컨대, (2430), (2530), 또는 (2630)), 디블로킹 NN(예컨대, (2130) 또는 (2330)), 및/또는 분류 NN(예컨대, (2310) 또는 (2510))은 NIC 프레임워크 내의 컴포넌트로서 트레이닝(사전 트레이닝되거나 온라인으로 트레이닝)될 수 있다. 예를 들어, NIC 프레임워크(900) 및 향상 NN(예컨대, (2430), (2530), 또는 (2630)), 디블로킹 NN(예컨대, (2130) 또는 (2330)), 및/또는 분류 NN(예컨대, (2310) 또는 (2510)) 중 적어도 하나는 공동으로 트레이닝될 수 있다.
일 실시예에서, 사후-필터링 모듈(1910)에서의 사후-필터링 NN은 향상 NN(예컨대, (2430), (2530), 또는 (2630)), 디블로킹 NN(예컨대, (2130) 또는 (2330)), 및 분류 NN(예컨대, (2310) 또는 (2510)) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 향상 NN(예컨대, (2430), (2530), 또는 (2630)) 및 디블로킹 NN(예컨대, (2130) 또는 (2330))은 재구성된 이미지 또는 재구성된 블록에 적용될 수 있다.
향상 프로세스(예컨대, (2400), (2500), 또는 (2600))는, 예를 들어, 블록들이 재구성된 후에 향상 프로세스가 수행되기 때문에, 사후-향상 프로세스(post-enhancement process)라고 지칭될 수 있다. 동일한 이유로, 향상 모듈(예컨대, (2430), (2530), 또는 (2630))은 사후-향상 모듈 또는 사후-향상 NN로서 지칭될 수 있다.
일부 예들에서, 재구성된 이미지(2101)는 잔차 데이터를 포함한다.
도 27은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 인코딩 프로세스(2700)를 약술하는 흐름도를 도시한다. 프로세스(2700)는 입력 신호(예컨대, 입력 블록 또는 입력 이미지)를 인코딩하는데 사용될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세스(2700)는 단말 디바이스들(310, 320, 330 및 340) 내의 처리 회로, 비디오 인코더의 기능들을 수행하는 처리 회로(예컨대, (403), (603), (703), (1600A) 또는 (1700)) 등과 같은 처리 회로에 의해 실행된다. 일 예에서, 처리 회로는, (i) 비디오 인코더(403), 비디오 인코더(603), 및 비디오 인코더(703) 중 하나 및 (ii) 비디오 인코더(1600A) 또는 비디오 인코더(1700) 중 하나와 같은, 기능들의 조합을 수행한다. 일부 실시예들에서, 프로세스(2700)는 소프트웨어 명령어들로 구현되고, 따라서 처리 회로가 소프트웨어 명령어들을 실행할 때, 처리 회로는 프로세스(2700)를 수행한다. 프로세스는 (S2701)에서 시작하고, (S2710)으로 진행한다.
(S2710)에서, 인코딩된 신호(예컨대, 
)는 임의의 적합한 방법을 사용하여 입력 신호(예컨대, x)에 기초하여 생성될 수 있다. 일 예에서, 인코딩된 신호 
는 도 9b 및 19b를 참조하여 설명된 바와 같이 입력 신호 x에 기초하여 생성된다. 입력 신호는 입력 블록 또는 입력 이미지일 수 있다.
(S2720)에서, 사후-필터링 모듈(예컨대, (1910))에서의 사후-필터링 NN의 하나 이상의 파라미터는 사후-필터링 트레이닝에서 재구성된 신호(예컨대, 
)에 기초하여 결정될 수 있다. 도 19b를 참조하면, 재구성된 신호 
는 NIC 프레임워크(900)를 사용하여 인코딩된 신호 
에 기초하여 생성될 수 있다. 사후-필터링 트레이닝은 사후-필터링 모듈(1910)에서 사후-필터링 NN의 하나 이상의 파라미터를 결정하도록 구현될 수 있다. 사후-필터링 NN은 초기 파라미터들로 구성될 수 있고, 초기 파라미터들의 하나 이상의 초기 파라미터는 사후-필터링 트레이닝에서 반복적으로 업데이트될 수 있다. 하나 이상의 초기 파라미터는 하나 이상의 파라미터로 대체될 수 있다.
(S2730)에서, 사후-필터링 NN의 결정된 하나 이상의 파라미터를 표시하는 사후-필터링 정보가 인코딩될 수 있다. 사후-필터링 정보는 인코딩된 신호 
에 대응한다. 일부 예들에서, 인코딩된 신호 
및 사후-필터링 정보는 코딩된 비디오 비트스트림에서 송신될 수 있다. 프로세스(2700)는 (S2799)로 진행하고, 종료된다.
프로세스(2700)는 다양한 시나리오들에 적합하게 적응될 수 있고, 프로세스(2700) 내의 단계들은 그에 따라 조정될 수 있다. 프로세스(2700)에서의 단계들 중 하나 이상이 적응, 생략, 반복 및/또는 조합될 수 있다. 프로세스(2700)를 구현하기 위해 임의의 적합한 순서가 사용될 수 있다. 추가 단계(들)가 추가될 수 있다.
도 28은 본 개시내용의 일 실시예에 따른 디코딩 프로세스(2800)를 약술하는 흐름도를 도시한다. 프로세스(2800)는 인코딩된 신호(예컨대, 인코딩된 블록 또는 인코딩된 이미지)의 재구성 및 사후-필터링에 사용될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세스(2800)는 단말 디바이스들(310, 320, 330 및 340) 내의 처리 회로, 비디오 디코더(1600B)의 기능들을 수행하는 처리 회로, 비디오 디코더(예컨대, (2000A) 또는 (2000B))의 기능들을 수행하는 처리 회로와 같은 처리 회로에 의해 실행된다. 일 예에서, 처리 회로는 (i) 비디오 디코더(410), 비디오 디코더(510) 및 비디오 디코더(810) 중 하나 및 (ii) 비디오 디코더(2000A) 또는 비디오 디코더(2000B) 중 하나와 같은 기능들의 조합을 수행한다. 일부 실시예들에서, 프로세스(2800)는 소프트웨어 명령어들로 구현되고, 따라서 처리 회로가 소프트웨어 명령어들을 실행할 때, 처리 회로는 프로세스(2800)를 수행한다. 프로세스는 (S2801)에서 시작하고, (S2810)으로 진행한다.
(S2810)에서, 제1 인코딩된 신호에 대응하는 코딩된 비디오 비트스트림에서의 제1 사후-필터링 정보가 디코딩될 수 있다. 제1 인코딩된 신호는 인코딩된 블록 또는 인코딩된 이미지일 수 있다. 제1 사후-필터링 정보는 비디오 디코더에서 사후-필터링 NN의 제1 파라미터(예컨대, 제1 사후-필터링 파라미터)를 표시할 수 있다. 사후-필터링 NN은 비디오 디코더(예컨대, (2000A) 또는 (2000B)) 내의 사후-필터링 모듈(예컨대, (1910))에 의해 구현될 수 있다.
일 예에서, 제1 인코딩된 신호는 재구성될 제1 인코딩된 이미지를 포함하고, 제1 사후-필터링 정보는 제1 인코딩된 이미지에 대응한다.
일 예에서, 제1 사후-필터링 정보는 재구성될 제2 인코딩된 이미지에 추가로 대응한다.
제1 파라미터(예컨대, 제1 사후-필터링 파라미터)는 사후-필터링 NN에서의 바이어스 항 또는 가중 계수일 수 있다. 일 예에서, 제1 사후-필터링 파라미터는 사후-필터링 NN에서의 바이어스 항 또는 가중 계수에 기초하여 업데이트된다.
제1 사후-필터링 정보는 다양한 방식들로 사후-필터링 NN의 하나 이상의 파라미터를 표시할 수 있다. 일 예에서, 사후-필터링 NN은 초기 파라미터들로 구성된다. 제1 사후-필터링 정보는 제1 파라미터와 초기 파라미터들 중 하나 사이의 차이를 표시하고, 제1 파라미터는 차이와 초기 파라미터들 중 하나의 합에 따라 결정될 수 있다. 다른 예에서, 제1 사후-필터링 정보는 하나 이상의 파라미터를 직접 표시한다.
일 예에서, 사후-필터링 NN에서의 계층들의 수는 제1 인코딩된 신호의 크기(예컨대, 폭, 높이 또는 면적)에 의존적이다.
일 예에서, 사후-필터링 NN에서의 계층들의 수는 하나 이상의 블록에서의 상이한 블록들에 대응하는 스텝 크기 또는 스텝들의 수에 의존적이다.
일 예에서, 하나 이상의 블록을 포함하는 이미지 또는 비디오가 수신된다. 재구성될 하나 이상의 블록에 대응하는 이미지 또는 비디오에서의 제1 사후-필터링 파라미터가 디코딩된다. 제1 사후-필터링 파라미터는 하나 이상의 블록 중 적어도 하나에 적용될 수 있다. 제1 사후-필터링 파라미터는 트레이닝 데이터세트에 기초하여 트레이닝되는 사후-필터링 NN에서의 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트되었다.
(S2820)에서, 제1 인코딩된 신호에 대응하는 비디오 디코더에서의 사후-필터링 NN은 예를 들어, 제1 사후-필터링 정보에 의해 표시된 제1 파라미터(예컨대, 제1 사후-필터링 파라미터)에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사후-필터링 NN에 대해 구성된 초기 파라미터들 중 적어도 하나는 제1 파라미터(예컨대, 제1 사후-필터링 파라미터)로 업데이트(예컨대, 대체)된다.
(S2830)에서, 제1 인코딩된 신호는 제1 인코딩된 신호에 대응하는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 디코딩될 수 있다. 제1 인코딩된 신호는 재구성된 신호를 생성하기 위해 재구성될 수 있다. 재구성된 신호는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 사후-필터링된 신호를 생성하도록 사후-필터링될 수 있다.
일 예에서, 제1 인코딩된 신호는 인코딩된 블록을 포함하고, 인코딩된 블록은 재구성될 수 있다. 재구성된 블록은 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 사후-필터링된 블록을 생성하도록 사후-필터링될 수 있다.
일 예에서, 제1 인코딩된 신호는 제1 인코딩된 이미지를 포함하고, 제1 인코딩된 이미지는 제1 인코딩된 이미지에 대응하는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 디코딩된다.
일 예에서, 제2 인코딩된 이미지는 제1 인코딩된 이미지에 대응하는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 디코딩된다.
프로세스(2800)는 (S2899)로 진행하고, 종료한다.
프로세스(2800)는 다양한 시나리오들에 적합하게 적응될 수 있고, 프로세스(2800) 내의 단계들은 그에 따라 조정될 수 있다. 프로세스(2800)에서의 단계들 중 하나 이상이 적응, 생략, 반복 및/또는 조합될 수 있다. 프로세스(2800)를 구현하기 위해 임의의 적절한 순서가 사용될 수 있다. 추가적인 단계(들)가 추가될 수 있다.
일 예에서, 하나 이상의 블록에 대응하는 이미지 또는 비디오에서의 제2 사후-필터링 파라미터가 디코딩된다. 사후-필터링 NN은 제2 사후-필터링 파라미터에 기초하여 결정될 수 있다. 제2 사후-필터링 파라미터는 하나 이상의 블록에서의 제2 블록에 적용될 수 있다. 제2 블록은 하나 이상의 블록 중 적어도 하나와 상이할 수 있다. 제2 사후-필터링 파라미터는 사후-필터링 NN에서 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트되었다.
제1 사후-필터링 파라미터는 제2 사후-필터링 파라미터와 상이할 수 있고, 제1 사후-필터링 파라미터는 하나 이상의 블록 중 제1 블록의 콘텐츠에 적응적이고, 제2 사후-필터링 파라미터는 제2 블록의 콘텐츠에 적응적이다. 제1 블록은 제2 블록과 상이할 수 있다.
제1 사후-필터링 파라미터는 하나 이상의 블록 중 제1 블록의 콘텐츠에 기초하여 결정될 수 있고, 제2 사후-필터링 파라미터는 제2 블록의 콘텐츠에 기초하여 결정될 수 있다.
일 예에서, 제1 사후-필터링 파라미터는 재구성될 제2 이미지에 대응하고, 제2 이미지는 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 디코딩된다.
일 예에서, 제2 인코딩된 신호에 대응하는 코딩된 비디오 비트스트림에서의 제2 사후-필터링 정보가 디코딩된다. 제2 사후-필터링 정보는 제2 파라미터를 표시한다. 제2 인코딩된 신호는 제1 인코딩된 신호와 상이하다. 제1 인코딩된 신호에 대응하는 사후-필터링(NN)은 제2 파라미터에 기초하여 업데이트될 수 있다. 업데이트된 사후-필터링 NN은 제2 인코딩된 신호에 대응하고 제1 파라미터 및 제2 파라미터로 구성될 수 있다. 제1 파라미터 및 제2 파라미터는 (i) 2개의 상이한 가중 계수, (ii) 2개의 상이한 바이어스, 또는 (iii) 업데이트된 사후-필터링 NN의 가중 계수 및 바이어스를 포함할 수 있다. 제2 인코딩된 신호는 제2 인코딩된 신호에 대응하는 업데이트된 사후-필터링 NN에 기초하여 디코딩될 수 있다.
일 예에서, 제1 사후-필터링 파라미터는 (i) 사후-필터링 NN의 단일 계층, (ii) 사후-필터링 NN의 다수 계층들, 또는 (iii) 사후-필터링 NN의 모든 계층들에서 업데이트된다.
본 개시내용의 실시예들은 개별적으로 사용되거나 임의의 순서로 조합될 수 있다. 또한, 방법들(또는 실시예들), 인코더, 및 디코더 각각은 처리 회로(예컨대, 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 집적 회로)에 의해 구현될 수 있다. 하나의 예에서, 하나 이상의 프로세서는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장되는 프로그램을 실행한다.
본 개시내용은 신경망 기반 인코더와 같은 인코더, 신경망 기반 디코더와 같은 디코더에 사용되는 방법들에 어떠한 제한도 두지 않는다. 인코더, 디코더 및/또는 등에서 사용되는 신경망(들)은 DNN, CNN 등과 같은 임의의 적합한 타입들의 신경망(들)일 수 있다.
따라서, 본 개시내용의 콘텐츠-적응형 온라인 트레이닝 방법들은 상이한 타입들의 NIC 프레임워크들, 예컨대, 상이한 타입들의 인코딩 DNN들, 디코딩 DNN들, 인코딩 CNN들, 디코딩 CNN들, 및/또는 등을 수용할 수 있다.
위에서 설명된 기법들은 컴퓨터 판독가능 명령어들을 사용하여 컴퓨터 소프트웨어로서 구현되고 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체에 물리적으로 저장될 수 있다. 예를 들어, 도 29는 개시된 주제의 특정 실시예들을 구현하기에 적합한 컴퓨터 시스템(2900)을 도시한다.
컴퓨터 소프트웨어는 하나 이상의 컴퓨터 중앙 프로세싱 유닛(CPU), 그래픽 프로세싱 유닛(GPU) 등에 의해 직접 또는 인터프리테이션(interpretation), 마이크로 코드 실행 등을 통해 실행될 수 있는 명령어들을 포함하는 코드를 생성하기 위해 어셈블리, 컴파일, 링킹 또는 유사한 메커니즘들의 대상이 될 수 있는 임의의 적합한 머신 코드 또는 컴퓨터 언어를 사용하여 코딩될 수 있다.
명령어들은, 예를 들어, 개인용 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 서버들, 스마트폰들, 게이밍 디바이스들, 사물 인터넷(internet of things) 디바이스들 등을 포함하여, 다양한 타입의 컴퓨터들 또는 그것의 컴포넌트들 상에서 실행될 수 있다.
컴퓨터 시스템(2900)에 대한 도 29에 도시된 컴포넌트들은 사실상 예시적인 것이고, 본 개시내용의 실시예들을 구현하는 컴퓨터 소프트웨어의 사용 또는 기능성의 범위에 대한 임의의 제한을 암시하도록 의도되지 않는다. 컴포넌트들의 구성이 컴퓨터 시스템(2900)의 예시적인 실시예에 예시된 컴포넌트들 중 임의의 하나 또는 이들의 조합과 관련하여 임의의 종속성 또는 요건을 갖는 것으로 해석되어서도 안 된다.
컴퓨터 시스템(2900)은 특정 휴먼 인터페이스 입력 디바이스들을 포함할 수 있다. 그러한 휴먼 인터페이스 입력 디바이스는, 예를 들어, 촉각 입력(이를테면: 키스트로크들, 스와이프들, 데이터 글러브 움직임들), 오디오 입력(이를테면: 음성, 박수), 시각적 입력(이를테면: 제스처들), 후각 입력(묘사되지 않음)을 통한 하나 이상의 휴먼 사용자에 의한 입력에 응답적일 수 있다. 휴먼 인터페이스 디바이스들은 또한 오디오(이를테면: 스피치, 음악, 주변음), 이미지들(이를테면: 스캐닝된 이미지들, 정지 이미지 카메라로부터 획득된 사진 이미지들), 비디오(이를테면, 2차원 비디오, 입체 비디오를 포함하는 3차원 비디오)와 같은, 휴먼에 의한 의식적인 입력에 반드시 직접 관련되는 것은 아닌 특정 미디어를 캡처하는데 사용될 수 있다.
입력 휴먼 인터페이스 디바이스들은 다음 중 하나 이상(각각의 하나만이 묘사됨)을 포함할 수 있다: 키보드(2901), 마우스(2902), 트랙패드(2903), 터치 스크린(2910), 데이터-글러브(도시되지 않음), 조이스틱(2905), 마이크로폰(2906), 스캐너(2907), 카메라(2908).
컴퓨터 시스템(2900)은 또한 특정 휴먼 인터페이스 출력 디바이스들을 포함할 수 있다. 그러한 휴먼 인터페이스 출력 디바이스들은, 예를 들어, 촉각 출력, 사운드, 광, 및 냄새/맛을 통해 하나 이상의 휴먼 사용자의 감각들을 자극하고 있을 수 있다. 그러한 휴먼 인터페이스 출력 디바이스들은 촉각 출력 디바이스들(예를 들어 터치-스크린(2910), 데이터-글러브(도시되지 않음), 또는 조이스틱(2905)에 의한 촉각 피드백이지만, 입력 디바이스들로서 역할하지 않는 촉각 피드백 디바이스들도 있을 수 있음), 오디오 출력 디바이스들(이를테면: 스피커(2909), 헤드폰들(묘사되지 않음)), 시각적 출력 디바이스들(이를테면 CRT 스크린들, LCD 스크린들, 플라즈마 스크린들, OLED 스크린들을 포함하는 스크린들(2910), 각각은 터치 스크린 입력 능력이 있거나 없고, 각각은 촉각 피드백 능력이 있거나 없으며, 이들 중 일부는 스테레오그래픽 출력과 같은 수단을 통해 2차원 시각적 출력 또는 3개보다 많은 차원의 출력을 출력하는 것이 가능할 수 있음); 가상 현실 안경(묘사되지 않음), 홀로그래픽 디스플레이 및 연기 탱크(묘사되지 않음), 및 프린터(묘사되지 않음)를 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(2900)은 휴먼 액세스가능 저장 디바이스들 및 그것들과 연관된 매체들, 이를테면 CD/DVD 등의 매체(2921)를 갖는 CD/DVD ROM/RW(2920)를 포함하는 광학 매체, 썸-드라이브(2922), 이동식 하드 드라이브 또는 솔리드 스테이트 드라이브(2923), 테이프 및 플로피 디스크(묘사되지 않음)와 같은 레거시 자기 매체, 보안 동글(묘사되지 않음)과 같은 특수화된 ROM/ASIC/PLD 기반 디바이스들 등을 또한 포함할 수 있다.
본 기술분야의 통상의 기술자들은 현재 개시된 주제와 관련하여 사용되는 바와 같은 용어 "컴퓨터 판독가능 매체(computer readable media)"가 송신 매체들, 반송파들(carrier waves), 또는 다른 일시적 신호들을 포괄하지 않는다는 점을 또한 이해할 것이다.
컴퓨터 시스템(2900)은 또한 하나 이상의 통신 네트워크(2955)에 대한 인터페이스(2954)를 포함할 수 있다. 네트워크들은, 예를 들어, 무선(wireless), 유선(wireline), 광학(optical)일 수 있다. 네트워크들은 추가로 국부적, 광역, 대도시, 차량 및 산업, 실시간, 지연-용인(delay-tolerant) 등일 수 있다. 네트워크들의 예들은 근거리 통신망들, 이를테면 이더넷, 무선 LAN들, GSM, 3G, 4G, 5G, LTE 등을 포함하는 셀룰러 네트워크들, 케이블 TV, 위성 TV 및 지상파 브로드캐스트 TV를 포함하는 TV 와이어라인 또는 무선 광역 디지털 네트워크들, CANBus를 포함하는 차량 및 산업 등을 포함한다. 특정 네트워크들은 일반적으로 특정 범용 데이터 포트들 또는 주변 버스들(2949)(이를테면, 예를 들어, 컴퓨터 시스템(2900)의 USB 포트들)에 부착된 외부 네트워크 인터페이스 어댑터들을 요구하고; 다른 것들은 일반적으로 아래에 설명되는 바와 같은 시스템 버스로의 부착에 의해 컴퓨터 시스템(2900)의 코어에 통합된다(예를 들어, PC 컴퓨터 시스템으로의 이더넷 인터페이스 또는 스마트폰 컴퓨터 시스템으로의 셀룰러 네트워크 인터페이스). 이러한 네트워크들 중 임의의 것을 사용하여, 컴퓨터 시스템(2900)은 다른 엔티티들과 통신할 수 있다. 그러한 통신은 단방향 수신 전용(예를 들어, 브로드캐스트 TV), 단방향 전송 전용(예를 들어, 특정 CANbus 디바이스들에 대한 CANbus), 또는 예를 들어 로컬 또는 광역 디지털 네트워크들을 사용하는 다른 컴퓨터 시스템들에 대한 양방향성일 수 있다. 특정 프로토콜들 및 프로토콜 스택(protocol stack)들은 위에서 설명된 바와 같은 그러한 네트워크들 및 네트워크 인터페이스들의 각각 상에서 사용될 수 있다.
전술한 휴먼 인터페이스 디바이스들, 휴먼-액세스가능 저장 디바이스들, 및 네트워크 인터페이스들은 컴퓨터 시스템(2900)의 코어(2940)에 부착될 수 있다.
코어(2940)는 하나 이상의 중앙 처리 유닛(CPU)(2941), 그래픽 처리 유닛(GPU)(2942), 필드 프로그램가능 게이트 영역(FPGA)(2943)의 형식으로 특수화된 프로그램가능 처리 유닛들, 특정 태스크들에 대한 하드웨어 가속기들(2944), 그래픽 어댑터들(2950) 등을 포함할 수 있다. 이들 디바이스는, 판독 전용 메모리(ROM)(2945), 랜덤 액세스 메모리(2946), 내부 비-사용자 액세스가능 하드 드라이브들, SSD들 등과 같은 내부 대용량 저장소(2947)와 함께, 시스템 버스(2948)를 통해 접속될 수 있다. 일부 컴퓨터 시스템들에서, 시스템 버스(2948)는 추가적인 CPU들, GPU들 등에 의한 확장을 가능하게 하기 위해 하나 이상의 물리적 플러그의 형태로 액세스가능할 수 있다. 주변 디바이스들은 코어의 시스템 버스(2948)에 직접, 또는 주변 버스(2949)를 통해 부착될 수 있다. 일 예에서, 스크린(2910)은 그래픽 어댑터(2950)에 접속될 수 있다. 주변 버스를 위한 아키텍처들은 PCI, USB 등을 포함한다.
CPU들(2941), GPU들(2942), FPGA들(2943), 및 가속기들(2944)은, 조합하여, 전술한 컴퓨터 코드를 구성할 수 있는 특정 명령어들을 실행할 수 있다. 그 컴퓨터 코드는 ROM(2945) 또는 RAM(2946)에 저장될 수 있다. 과도적인 데이터가 또한 RAM(2946)에 저장될 수 있는 반면, 영구 데이터는, 예를 들어, 내부 대용량 저장소(2947)에 저장될 수 있다. 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 대한 고속 저장 및 검색은 하나 이상의 CPU(2941), GPU(2942), 대용량 저장소(2947), ROM(2945), RAM(2946) 등과 밀접하게 연관될 수 있는 캐시 메모리의 사용을 통해 가능하게 될 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체는 다양한 컴퓨터 구현된 동작들(computer-implemented operations)을 수행하기 위한 컴퓨터 코드를 가질 수 있다. 매체 및 컴퓨터 코드는 본 개시내용의 목적을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들일 수 있거나, 또는 그것들은 컴퓨터 소프트웨어 기술분야의 통상의 기술자들에게 잘 알려져 있고 이용가능한 종류의 것일 수 있다.
제한이 아니라 예컨대, 아키텍처를 갖는 컴퓨터 시스템(2900), 및 구체적으로 코어(2940)는 프로세서(들)(CPU들, GPU들, FPGA, 가속기들 등을 포함함)가 하나 이상의 유형의(tangible) 컴퓨터 판독가능 매체에 구현된 소프트웨어를 실행하는 결과로서 기능성을 제공할 수 있다. 그러한 컴퓨터 판독가능 매체는 위에 소개된 바와 같은 사용자-액세스가능 대용량 저장소뿐만 아니라, 코어-내부 대용량 저장소(2947) 또는 ROM(2945)과 같은 비일시적인 본질의 것인 코어(2940)의 특정 저장소와 연관된 매체일 수 있다. 본 개시내용의 다양한 실시예들을 구현하는 소프트웨어가 이러한 디바이스들에 저장되고 코어(2940)에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 특정한 필요에 따라 하나 이상의 메모리 디바이스 또는 칩을 포함할 수 있다. 소프트웨어는 코어(2940) 및 구체적으로 그 내부의 프로세서들(CPU, GPU, FPGA 등을 포함함)로 하여금, RAM(2946)에 저장된 데이터 구조들을 정의하는 것 및 소프트웨어에 의해 정의된 프로세스들에 따라 그러한 데이터 구조들을 수정하는 것을 포함하여, 본 명세서에 설명된 특정한 프로세스들 또는 특정한 프로세스들의 특정한 부분들을 실행하게 할 수 있다. 추가로 또는 대안으로서, 컴퓨터 시스템은, 본 명세서에 설명된 특정한 프로세스들 또는 특정한 프로세스들의 특정한 부분들을 실행하기 위해 소프트웨어 대신에 또는 그와 함께 동작할 수 있는, 회로 내에 하드와이어링되거나 달리 구현된 로직(예를 들어: 가속기(2944))의 결과로서 기능성을 제공할 수 있다. 소프트웨어에 대한 참조는, 적절한 경우, 로직을 포괄할 수 있고, 그 반대도 가능하다. 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 참조는, 적절한 경우, 실행을 위한 소프트웨어를 저장하는 회로(이를테면 IC(integrated circuit)), 또는 실행을 위한 로직을 구현하는 회로, 또는 둘 다를 포괄할 수 있다. 본 개시내용은 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 적합한 조합을 포괄한다.
부록 A: 두문자어(Acronyms)
JEM: joint exploration model
VVC: versatile video coding
BMS: benchmark set
MV: Motion Vector
HEVC: High Efficiency Video Coding
SEI: Supplementary Enhancement Information
VUI: Video Usability Information
GOPs: Groups of Pictures
TUs: Transform Units,
PUs: Prediction Units
CTUs: Coding Tree Units
CTBs: Coding Tree Blocks
PBs: Prediction Blocks
HRD: Hypothetical Reference Decoder
SNR: Signal Noise Ratio
CPUs: Central Processing Units
GPUs: Graphics Processing Units
CRT: Cathode Ray Tube
LCD: Liquid-Crystal Display
OLED: Organic Light-Emitting Diode
CD: Compact Disc
DVD: Digital Video Disc
ROM: Read-Only Memory
RAM: Random Access Memory
ASIC: Application-Specific Integrated Circuit
PLD: Programmable Logic Device
LAN: Local Area Network
GSM: Global System for Mobile communications
LTE: Long-Term Evolution
CANBus: Controller Area Network Bus
USB: Universal Serial Bus
PCI: Peripheral Component Interconnect
FPGA: Field Programmable Gate Areas
SSD: solid-state drive
IC: Integrated Circuit
CU: Coding Unit
NIC: Neural Image Compression
R-D: Rate-Distortion
E2E: End to End
ANN: Artificial Neural Network
DNN: Deep Neural Network
CNN: Convolution Neural Network
본 개시내용이 여러 개의 예시적인 실시예를 설명하였지만, 본 개시내용의 범위 내에 속하는 변경들, 치환들 및 다양한 대체 등가물들이 있다. 따라서, 본 기술 분야의 통상의 기술자가, 본 명세서에서 명시적으로 도시되거나 설명되지는 않았지만, 본 개시내용의 원리들을 구현하고 따라서 그 사상 및 범위 내에 있는 수많은 시스템들 및 방법들을 고안할 수 있을 것임을 이해할 것이다.
Claims (20)
- 비디오 디코더에서의 비디오 디코딩을 위한 방법으로서,
하나 이상의 블록을 포함하는 이미지 또는 비디오를 수신하는 단계;
재구성될 상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 이미지 또는 비디오에서의 제1 사후-필터링 파라미터(post-filtering parameter)를 디코딩하는 단계- 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 하나 이상의 블록 중 적어도 하나에 적용되고, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 트레이닝 데이터세트에 기초하여 트레이닝되는 사후-필터링 NN(neural network)에서의 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트됨 -;
상기 제1 사후-필터링 파라미터에 기초하여 상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 비디오 디코더에서의 사후-필터링 NN을 결정하는 단계; 및
상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 상기 하나 이상의 블록을 디코딩하는 단계를 포함하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 이미지 또는 비디오에서의 제2 사후-필터링 파라미터를 디코딩하는 단계; 및
상기 제2 사후-필터링 파라미터에 추가로 기초하여 상기 사후-필터링 NN을 결정하는 단계를 추가로 포함하고,
상기 제2 사후-필터링 파라미터는 상기 하나 이상의 블록에서의 제2 블록에 적용되고,
상기 제2 블록은 상기 하나 이상의 블록 중 적어도 하나와 상이하고,
상기 제2 사후-필터링 파라미터는 상기 사후-필터링 NN에서의 상기 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트된 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 사후-필터링 파라미터는 재구성될 제2 이미지에 대응하고,
상기 방법은 상기 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 상기 제2 이미지를 디코딩하는 단계를 추가로 포함하는 방법. - 제2항에 있어서, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 제2 사후-필터링 파라미터와 상이하고, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 하나 이상의 블록 중 제1 블록의 콘텐츠에 적응적이고, 상기 제2 사후-필터링 파라미터는 상기 제2 블록의 콘텐츠에 적응적인 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 사후-필터링 NN에서의 바이어스 항 또는 가중 계수에 기초하여 업데이트되는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 사후-필터링 NN은 초기 파라미터들로 구성되고,
상기 사후-필터링 NN을 결정하는 단계는 상기 제1 사후-필터링 파라미터로 상기 초기 파라미터들 중 적어도 하나를 업데이트하는 단계를 포함하는 방법. - 제6항에 있어서,
상기 하나 이상의 블록에 대응하는 코딩 정보가 상기 제1 사후-필터링 파라미터와 상기 초기 파라미터들 중 하나 사이의 차이를 표시하고,
상기 방법은 상기 차이와 상기 초기 파라미터들 중 하나의 합에 따라 상기 제1 사후-필터링 파라미터를 결정하는 단계를 추가로 포함하는 방법. - 제1항에 있어서, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 (i) 상기 사후-필터링 NN의 단일 계층, (ii) 상기 사후-필터링 NN의 다수 계층들, 또는 (iii) 상기 사후-필터링 NN의 모든 계층들에서 업데이트되는 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 사후-필터링 NN에서의 계층들의 수는 상기 하나 이상의 블록에서 상이한 블록들에 대응하는 스텝 크기 또는 스텝들의 수에 의존적인 방법.
- 비디오 디코딩을 위한 장치로서,
처리 회로를 포함하고, 상기 처리 회로는,
하나 이상의 블록을 포함하는 이미지 또는 비디오를 수신하고;
재구성될 상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 이미지 또는 비디오에서의 제1 사후-필터링 파라미터를 디코딩하고- 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 하나 이상의 블록 중 적어도 하나에 적용되고, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 트레이닝 데이터세트에 기초하여 트레이닝되는 사후-필터링 NN(neural network)에서의 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트됨 -;
상기 제1 사후-필터링 파라미터에 기초하여 상기 하나 이상의 블록에 대응하는 비디오 디코더에서의 상기 사후-필터링 NN을 결정하고;
상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 상기 하나 이상의 블록을 디코딩하도록 구성되는 장치. - 제10항에 있어서, 상기 처리 회로는,
상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 이미지 또는 비디오에서의 제2 사후-필터링 파라미터를 디코딩하고;
상기 제2 사후-필터링 파라미터에 추가로 기초하여 상기 사후-필터링 NN을 결정하도록 구성되고,
상기 제2 사후-필터링 파라미터는 상기 하나 이상의 블록에서의 제2 블록에 적용되고,
상기 제2 블록은 상기 하나 이상의 블록 중 적어도 하나와 상이하고,
상기 제2 사후-필터링 파라미터는 상기 사후-필터링 NN에서의 상기 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트된 장치. - 제10항에 있어서,
상기 제1 사후-필터링 파라미터는 재구성될 제2 이미지에 대응하고,
상기 처리 회로는 상기 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 상기 제2 이미지를 디코딩하도록 구성되는 장치. - 제11항에 있어서, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 제2 사후-필터링 파라미터와 상이하고, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 하나 이상의 블록 중 제1 블록의 콘텐츠에 적응적이고, 상기 제2 사후-필터링 파라미터는 상기 제2 블록의 콘텐츠에 적응적인 장치.
- 제10항에 있어서, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 사후-필터링 NN에서의 바이어스 항 또는 가중 계수에 기초하여 업데이트되는 장치.
- 제10항에 있어서,
상기 사후-필터링 NN은 초기 파라미터들로 구성되고,
상기 처리 회로는 상기 제1 사후-필터링 파라미터로 상기 초기 파라미터들 중 적어도 하나를 업데이트하도록 구성되는 장치. - 제15항에 있어서,
상기 하나 이상의 블록에 대응하는 코딩 정보가 상기 제1 사후-필터링 파라미터와 상기 초기 파라미터들 중 하나 사이의 차이를 표시하고,
상기 처리 회로는 상기 차이와 상기 초기 파라미터들 중 하나의 합에 따라 상기 제1 사후-필터링 파라미터를 결정하도록 구성되는 장치. - 제10항에 있어서, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 (i) 상기 사후-필터링 NN의 단일 계층, (ii) 상기 사후-필터링 NN의 다수 계층들, 또는 (iii) 상기 사후-필터링 NN의 모든 계층들에서 업데이트되는 장치.
- 제10항에 있어서, 상기 사후-필터링 NN에서의 계층들의 수는 상기 하나 이상의 블록에서 상이한 블록들에 대응하는 스텝 크기 또는 스텝들의 수에 의존적인 장치.
- 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행가능한 프로그램을 저장한 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
상기 프로그램은,
하나 이상의 블록을 포함하는 이미지 또는 비디오를 수신하는 것;
재구성될 상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 이미지 또는 비디오에서의 제1 사후-필터링 파라미터를 디코딩하는 것- 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 상기 하나 이상의 블록 중 적어도 하나에 적용되고, 상기 제1 사후-필터링 파라미터는 트레이닝 데이터세트에 기초하여 트레이닝되는 사후-필터링 NN(neural network)에서의 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트됨 -;
상기 제1 사후-필터링 파라미터에 기초하여 상기 하나 이상의 블록에 대응하는 비디오 디코더에서의 상기 사후-필터링 NN을 결정하는 것; 및
상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 결정된 사후-필터링 NN에 기초하여 상기 하나 이상의 블록을 디코딩하는 것을 수행하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체. - 제19항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행가능한 프로그램은,
상기 하나 이상의 블록에 대응하는 상기 이미지 또는 비디오에서의 제2 사후-필터링 파라미터를 디코딩하는 것, 및
상기 제2 사후-필터링 파라미터에 추가로 기초하여 상기 사후-필터링 NN을 결정하는 것을 수행하고,
상기 제2 사후-필터링 파라미터는 상기 하나 이상의 블록에서의 제2 블록에 적용되고,
상기 제2 블록은 상기 하나 이상의 블록 중 적어도 하나와 상이하고,
상기 제2 사후-필터링 파라미터는 상기 사후-필터링 NN에서의 상기 사후-필터링 모듈에 의해 업데이트된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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