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참조 프레임을 선택하는 단계;상기 선택된 참조 프레임에 기반하여 가상 참조 프레임을 생성하는 단계; 및상기 가상 참조 프레임에 기반하여 인터 예측을 수행하는 단계를 포함하는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 선택된 참조 프레임은 복수인, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 가상 참조 프레임은 딥 러닝 네트워크 구조에 기반하여 생성되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 가상 참조 프레임은 생성적 적대 네트워크(Generative Adversarial Network; GAN) 구조를 사용하여 생성되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 가상 참조 프레임은 적응적 콘볼루션 네트워크(Adaptive Convolution Network; ACN)를 사용하여 생성되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 가상 참조 프레임은 네트워크 구조들에 의해 예측된 프레임들을 사용하는 보간을 통해 생성되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 가상 참조 프레임은 상기 선택된 참조 프레임을 사용하는 비디오 보간에 기반하여 생성되는, 복호화 방법
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제7항에 있어서,상기 비디오 보간을 위해 옵티컬 플로우, ACN 또는 롱 쇼트 텀 메모리(Long Short Term Memory; LSTM)에 의한 비디오 예측이 사용되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 가상 참조 프레임은 상기 선택된 참조 프레임을 사용하는 비디오 보외에 기반하여 생성되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 가상 참조 프레임에 기반하여 참조 픽처 리스트를 구성하는 단계를 더 포함하는, 복호화 방법
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제10항에 있어서,복호화된 픽처 버퍼(Decoded Picture Buffer; DPB) 내의 참조 프레임들 중 특정된 참조 프레임이 상기 가상 참조 프레임으로 대체되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 인터 예측의 인터 예측 모드는 향상된 움직임 벡터 예측(advanced motion vector prediction; AMVP) 모드인, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 인터 예측의 인터 예측 모드는 머지 모드 또는 스킵 모드인, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 선택된 참조 프레임은 참조 픽처 리스트에 포함된 참조 프레임들 중 역방향 또는 순방향으로 대상 프레임으로부터의 거리가 가장 가까운 참조 프레임인, 복호화 방법
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제1항에 있어서,양방향에서 하나씩의 참조 프레임이 선택되는 경우, 제1 차이 및 제2 차이는 동일하고,상기 제1 차이는 역방향의 상기 선택된 참조 프레임의 픽처 오더 카운트(picture order count; POC) 및 대상 프레임의 POC 간의 차이이고,상기 제2 차이는 상기 대상 프레임의 POC 및 순방향의 상기 선택된 참조 프레임의 POC 간의 차이인, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 선택된 참조 프레임은 복호화된 픽처 버퍼(Decoded Picture Buffer; DPB) 내의 참조 프레임들 중 가장 작은 양자화 파라미터(Quantization Parameter; QP)로 압축된 참조 프레임인, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 가상 참조 프레임의 생성을 위해 생성되는 상기 선택된 참조 프레임을 나타내는 참조 프레임 특정 정보가 특정된 단위에 대해 시그널링되는, 복호화 방법
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제1항에 있어서,상기 참조 프레임은 상기 참조 프레임의 시간적 식별자에 기반하여 선택되는, 복호화 방법
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참조 프레임을 선택하는 단계;상기 선택된 참조 프레임에 기반하여 가상 참조 프레임을 생성하는 단계; 및상기 가상 참조 프레임에 기반하여 인터 예측을 수행하는 단계를 포함하는, 부호화 방법
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참조 프레임을 선택하는 단계;상기 선택된 참조 프레임에 기반하여 가상 참조 프레임을 생성하는 단계; 및상기 가상 참조 프레임에 기반하여 인터 예측을 수행하는 단계를 포함하는, 인터 예측 방법
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