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입력 데이터를 수신하는 단계;뉴럴 네트워크로 상기 입력 데이터의 왜곡의 정도를 판별하고, 상기 왜곡의 정도에 기초하여 바이패스(bypass) 및 복수의 서브 네트워크 중에서 적어도 하나의 경로를 선택하는 단계; 및상기 적어도 하나의 경로로 상기 입력 데이터를 인가함으로써 상기 왜곡을 제거하는 단계를 포함하고,상기 바이패스 및 상기 복수의 서브 네트워크 각각은 서로 다른 왜곡 정도에 대응하는 독립적인 경로인 왜곡 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 수신하는 단계는,상이한 양자화 파라미터(quantization parameter) 값에 의해 압축된 복수의 입력 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 왜곡 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 선택하는 단계는,상기 입력 데이터를 패치 블록 단위로 분할하는 단계;상기 패치 블록의 압축 왜곡의 양, 압축 왜곡 타입, 압축 타입 및 양자화 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 패치 블록의 카테고리를 분류하는 단계; 및상기 카테고리에 기초하여 상기 적어도 하나의 경로를 선택하는 단계를 포함하는 왜곡 제거 방법
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제3항에 있어서,상기 적어도 하나의 경로를 선택하는 단계는,상기 바이패스 및 상기 복수의 서브 네트워크의 출력을 비교하여 상기 왜곡이 가장 적은 경로를 선택하는 단계를 포함하는 왜곡 제거 방법
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제3항에 있어서,상기 선택하는 단계는,선택된 경로를 출력하도록 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 더 포함하는 왜곡 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 서브 네트워크 중 적어도 하나는 잔차 블록(residual block)을 포함하는 컨벌루션 뉴럴 네트워크로 구현되는왜곡 제거 방법
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제3항에 있어서,상기 제거하는 단계는,상기 적어도 하나의 경로로 상기 패치 블록을 통과시켜 상기 왜곡을 제거하는 단계; 및왜곡이 제거된 패치 블록으로부터 왜곡이 제거된 입력 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 왜곡 제거 방법
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제7항에 있어서,상기 패치 블록을 통과시켜 상기 왜곡을 제거하는 단계는,상기 적어도 하나의 경로에 기초하여 상기 패치 블록의 카테고리 정보를 생성하는 단계를 포함하는 왜곡 제거 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 서브 네트워크는,상기 입력 데이터의 부호화 타입에 따라 상이하게 학습된왜곡 제거 방법
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입력 데이터를 수신하는 수신기; 및뉴럴 네트워크로 상기 입력 데이터의 왜곡의 정도를 판별하고, 상기 왜곡의 정도에 기초하여 바이패스(bypass) 및 복수의 서브 네트워크 중에서 적어도 하나의 경로를 선택하고, 상기 적어도 하나의 경로로 상기 입력 데이터를 인가함으로써 상기 왜곡을 제거하는 프로세서를 포함하고,상기 바이패스 및 상기 복수의 서브 네트워크 각각은 서로 다른 왜곡 정도에 대응하는 독립적인 경로인 왜곡 제거 장치
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제10항에 있어서,상기 수신기는,상이한 양자화 파라미터(quantization parameter) 값에 의해 압축된 복수의 입력 데이터를 수신하는왜곡 제거 장치
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제10항에 있어서,상기 프로세서는,상기 입력 데이터를 패치 블록 단위로 분할하고, 상기 패치 블록의 압축 왜곡의 양, 압축 왜곡 타입, 압축 타입 및 양자화 파라미터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 패치 블록의 카테고리를 분류하고, 상기 카테고리에 기초하여 상기 적어도 하나의 경로를 선택하는왜곡 제거 장치
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제12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 바이패스 및 상기 복수의 서브 네트워크의 출력을 비교하여 상기 왜곡이 가장 적은 경로를 선택하는를 포함하는 왜곡 제거 장치
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제12항에 있어서,상기 프로세서는,선택된 경로를 출력하도록 상기 뉴럴 네트워크를 학습시키는왜곡 제거 장치
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제10항에 있어서,상기 복수의 서브 네트워크 중 적어도 하나는 잔차 블록(residual block)을 포함하는 컨벌루션 뉴럴 네트워크로 구현되는왜곡 제거 장치
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제12항에 있어서,상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 경로로 상기 패치 블록을 통과시켜 상기 왜곡을 제거하고, 왜곡이 제거된 패치 블록으로부터 왜곡이 제거된 입력 데이터를 생성하는왜곡 제거 장치
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제16항에 있어서,상기 프로세서는,상기 적어도 하나의 경로에 기초하여 상기 패치 블록의 카테고리 정보를 생성하는왜곡 제거 장치
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제10항에 있어서,상기 복수의 서브 네트워크는,상기 입력 데이터의 부호화 타입에 따라 상이하게 학습된왜곡 제거 장치
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