인공지능 데이터 기반 화질 개선 기술 개요

인공지능 ai 데이터 기반 화질 개선 장치 기술

본 공개의 실시형태는 화상제공장치, 화상제공장치, 화상재생장치, 화상제공장치, 화상제공장치의 제어방법 및 화상제공장치를 포함한다.그리고 그것은 컴퓨터 프로그램과 관련이 있습니다.배경기술네트워크를 통해 디바이스간에 디지털 이미지를 전송하는 경우, 전송되는 데이터량을 줄이기 위해서 인코딩과 이미지 다운을 실시합니다. 케일 등 다양한 기술이 사용되고 있다. 그러나 화상 내의 데이터량을 줄여 화상을 수신하는 장치다.화상을 복원해 재생하는 과정에서 원래 화상의 화질을 재생하지 못해 화질 저하가 발생한다. 화상 재생 장치에 의해서 복원된 화질을 향상시키기 위해서, 부호화 입력 화상을 재생하는 과정에서 입력을 실시한다. 화상의 특징을 추출함으로써 화상 품질을 향상시키려는 시도가 행해지고 있다. 하지만 이렇게 입력 영상부터 영상까지특징 추출의 처리 과정에는 상당한 자원과 처리 시간이 수반되므로 화상 재생 장치에서 처리 부하가 발생한다.처리 속도를 올리거나 내리거나 하는 문제가 있다. 해결해야 할 과제 본개시의 실시 형태는, AI메타데이터를 생성하기 위해서 사용되는 AI화질 네트워크의 중량을 저감하는 것이다. 게다가 본 발명의 실시 형태는, 화상 재생 장치에 있어서의 화질 처리에 사용되는 AI네트워크를 경량화하기 위한 것이다. 의지 게다가 본개시의 실시 형태는, 원래의 화상으로부터 AI메타데이터를 생성하는 것으로써, AI화질 네트워크의 성능을 생성한다. 개선하기 위해서입니다.문제의 해결책본 발명의 하나의 실시 형태에 따르면, 하나 이상의 명령을 기억하는 메모리와, 메모리에 기억되는 메모리와, 를 갖춘다. 하나 또는 여러 명령을 실행하는 하나 또는 여러 개의 프로세서와 하나 또는 여러 개의 프로를 포함하는 출력 유닛. 세탁기는 하나 이상의 명령을 실행해 최초의 AI 네트워크를 사용한다. 미리 정의된 여러 개의 객체 중 첫 번째 이미지에 포함된 객체의 종류에 대응하는 적어도 하나의 클래스를 포함하는 클래스.정보와 제1의 이미지 내의 각 클래스에 대응하는 영역을 포함한 적어도 1개의 클래스 맵과 AI 메타데이터를 생성해 제1의 화상을 부호화해 부호화 화상을 생성하고 출력부를 개입시켜 새 프로토콜을 생성한다. 호화로운 화상과 AI 메타데이터를 출력하는 화상을 제공하는 장치이다. 또한, 본 공개의 하나의 실시 형태에 따르면, 하나 또는 복수의 프로세서가, 하나 또는 복수의 명령을 실행한다. 제1의 AI 네트워크에 제1의 화상을 입력함으로써, 미리 정의된 복수의 오브젝트 각각의 복수 종류를 입력한다.분할 확률 맵을 생성하고, 여러 분할 확률 맵에 근거하여 첫 번째 이미지에 포함되는 오브젝트를 생성한다.체의 종류에 대응하는 적어도 1개의 클래스가 정의되며, 적어도 1개의 클래스를 포함한 클래스 정보가 포함된다. 복수의 분할 확률 맵 가운데, 적어도 1개의 클래스의 각각에 대해서 낮은 값.나는 나의 클래스 맵을 만들 수 있다. 또한, 본 공개의 하나의 실시 형태에 따르면, 하나 또는 복수의 프로세서가, 하나 또는 복수의 명령을 실행한다. 여러 개의 미리 정의된 객체 중 적어도 한 개의 클래스로 선택되지 않은 객체 중 적어도 일부에 대해 설명한다.개체 분할 확률맵은 최소 한 클래스에 매핑되고 최소 한 클래스에 매핑됩니다.클래스 맵은 오브젝트가 매핑되는 클래스의 분할 확률 맵을 합성하여 생성할 수 있습니다. 또한, 본 공개의 하나의 실시 형태에 따르면, 하나 또는 복수의 프로세서가, 하나 또는 복수의 명령을 실행한다. 제1AI 네트워크로부터의 복수의 미리 정의된 주파수 영역의 각각에 대한 세그멘테이션 확률.맵이 생성되고 주파수에 대한 세그멘테이션 확률맵을 바탕으로 제1 화상에 대한 주파수 영역이 주파수 영역에 대해 상대적이다.적어도 하나는 하나의 정보를 포함한 주파수 정보에 대응하고 주파수 정보에 포함되는 주파수 영역 각각을 포함한다. 주파수 맵을 포함한 AI 메타데이터를 생성해도 된다.