1 |
1
딥러닝 네트워크 모델을 구분하는 페이로드 타입 필드를 생성하는 단계;멀티미디어 데이터에 적용될 알고리즘을 구분하는 유즈 케이스 필드를 생성하는 단계;상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용되는 상기 멀티미디어 데이터 내의 위치를 지정하는 위치 인덱스 필드를 생성하는 단계;상기 멀티미디어 데이터에 적용될 파라미터를 지정하는 파라미터 인덱스 필드를 생성하는 단계;상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용된 후의 상기 멀티미디어 데이터의 속성을 나타내는 속성 필드를 생성하는 단계; 및상기 페이로드 타입에 따른 딥러닝 네트워크 모델 데이터를 포함하는 페이로드 필드를 생성하는 단계;를 포함하는 비트스트림 생성 방법
|
2 |
2
제1항에 있어서 상기 비트스트림은,멀티미디어 비트스트림의 부가정보 영역에 포함되는 것을 특징으로 하는 비트스트림 생성 방법
|
3 |
3
제1항에 있어서 상기 비트스트림은,멀티미디어 비트스트림의 멀티미디어 데이터 영역에 포함되는 것을 특징으로 하는 비트스트림 생성 방법
|
4 |
4
제1항에 있어서 상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용되는 상기 멀티미디어 데이터 내의 위치는, 멀티미디어 데이터의 프레임, 영역 또는 신(Scene) 단위로 구분되는 것을 특징으로 하는 비트스트림 생성방법
|
5 |
5
제1항에 있어서 상기 멀티미디어 데이터에 적용될 파라미터 인덱스는,비디오 파라미터 세트(VPS: Video Parameter Set) 인덱스, 시퀀스 파라미터 세트(SPS: Sequence Parameter Set) 인덱스 또는 픽쳐 파라미터 세트(PPS: Picture Parameter Set) 인덱스인 것을 특징으로 하는 비트스트림 생성 방법
|
6 |
6
제1항에 있어서 상기 유즈 케이스 필드를 생성하는 단계에서,상기 멀티미디어 데이터에 적용될 알고리즘은 수퍼 레졸루션(Super Resolution) 또는 노이즈 리덕션(Noise Reduction)인 것을 특징으로 하는 비트스트림 생성 방법
|
7 |
7
제1항에 있어서 상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용된 후의 상기 멀티미디어 데이터의 속성은,영상 해상도, 프레임 레이트 또는 색공간을 포함하는 것을 특징으로 하는 비트스트림 생성 방법
|
8 |
8
메모리; 및하나 이상의 프로세서를 포함하여 멀티미디어 데이터 및 상기 멀티미디어 데이터에 적용될 딥러닝 네트워크 모델을 포함하는 비트스트림을 생성하여 상기 메모리에 저장하는 비트스트림 생성부;를 포함하되,상기 비트스트림 생성부는, 딥러닝 네트워크 모델을 구분하는 페이로드 타입 필드를 생성하고, 멀티미디어 데이터에 적용될 알고리즘을 구분하는 유즈 케이스 필드를 생성하고, 상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용되는 상기 멀티미디어 데이터 내의 위치를 지정하는 인덱스 필드를 생성하고, 상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용된 후의 상기 멀티미디어 데이터의 속성을 나타내는 필드를 생성하며, 상기 페이로드 타입에 따른 딥러닝 네트워크 모델 데이터를 포함하는 페이로드 필드를 생성하는 것을 특징으로 하는, 인코딩 장치
|
9 |
9
페이로드 타입 필드에 의해 딥러닝 네트워크 모델의 종류를 구분하는 단계;유즈 케이스 필드에 의해 멀티미디어 데이터에 적용될 알고리즘을 구분하는 단계;위치 인덱스 필드에 의해 상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용되는 상기 멀티미디어 데이터 내의 위치 구분하는 단계;속성 필드에 의해 상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용된 후의 상기 멀티미디어 데이터의 속성을 구분하는 단계; 및페이로드 필드에 의해 상기 페이로드 타입에 따른 딥러닝 네트워크 모델 데이터를 구분하는 단계;를 포함하는 비트스트림 파싱 방법
|
10 |
10
메모리; 및하나 이상의 프로세서를 포함하여 멀티미디어 데이터에 적용될 딥러닝 네트워크 모델을 포함하는 비트스트림을 파싱하여 상기 메모리에 저장하는 비트스트림 파싱부;를 포함하되,상기 비트스트림 파싱부는,페이로드 타입 필드에 의해 딥러닝 네트워크 모델의 종류를 구분하고, 유즈 케이스 필드에 의해 멀티미디어 데이터에 적용될 알고리즘을 구분하고, 위치 인덱스 필드에 의해 상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용되는 상기 멀티미디어 데이터 내의 위치 구분하고, 속성 필드에 의해 상기 딥러닝 네트워크 모델이 적용된 후의 상기 멀티미디어 데이터의 속성을 구분하며, 페이로드 필드에 의해 상기 페이로드 타입에 따른 딥러닝 네트워크 모델 데이터를 구분하는 것을 특징으로 하는, 디코딩 장치
|