KR20220063061A - Artificial intelligence encoding apparatus and method, and artificial intelligence decoding apparatus and method for object region of interest in image - Google Patents

Abstract

In accordance with one embodiment, disclosed is an AI encoding apparatus including: a memory storing at least one instruction; and a processor executing the at least one instruction stored in the memory. The processor identifies an object region of interest within an original image, acquires a plurality of original part images individually including the object region of interest and an object region of disinterest from the original image, acquires a plurality of AI-scaled first images from the plurality of original part images through a scaling DNN operated with DNN setting information selected from among a plurality of pieces of DNN setting information, generates image data by encoding the plurality of first images, and transmits the image data and AI data including information related with AI scaling. Therefore, the present invention is capable of processing an image at a low bitrate through AI-based image encoding and decoding.

Description

영상 내 관심 오브젝트 영역을 위한 AI 부호화 장치 및 방법, 및 AI 복호화 장치 및 방법{ARTIFICIAL INTELLIGENCE ENCODING APPARATUS AND METHOD, AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE DECODING APPARATUS AND METHOD FOR OBJECT REGION OF INTEREST IN IMAGE}AI encoding apparatus and method for object region of interest in image, and AI decoding apparatus and method

본 개시는 영상 처리 분야에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 개시는 영상을 AI 기반으로 부호화 및 복호화하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present disclosure relates to the field of image processing. More specifically, the present disclosure relates to a method and apparatus for encoding and decoding an image based on AI.

영상은 소정의 데이터 압축 표준, 예를 들어 MPEG (Moving Picture Expert Group) 표준 등을 따르는 코덱(codec)에 의해 부호화된 후 비트스트림의 형태로 기록매체에 저장되거나 통신 채널을 통해 전송된다.An image is encoded by a codec conforming to a predetermined data compression standard, for example, a Moving Picture Expert Group (MPEG) standard, and then stored in a recording medium in the form of a bitstream or transmitted through a communication channel.

고해상도/고화질의 영상을 재생, 저장할 수 있는 하드웨어의 개발 및 보급에 따라, 고해상도/고화질의 영상을 효과적으로 부호화 및 복호화할 수 있는 코덱의 필요성이 증대하고 있다.With the development and dissemination of hardware capable of reproducing and storing high-resolution/high-definition images, the need for a codec capable of effectively encoding and decoding high-resolution/high-definition images is increasing.

일 실시예에 따른 AI 부호화 장치 및 방법, AI 복호화 장치 및 방법은 낮은 비트레이트의 달성을 위해 AI 기반으로 영상을 부호화 및 복호화하는 것을 기술적 과제로 한다.The AI encoding apparatus and method and the AI decoding apparatus and method according to an embodiment have a technical task of encoding and decoding an image based on AI to achieve a low bit rate.

일 실시예에 따른 AI 부호화 장치는, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 원본 영상 내에서 관심 오브젝트 영역을 식별하고, 상기 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역을 각각 포함하는 복수의 원본 파트 영상을 상기 원본 영상으로부터 획득하고, 복수의 DNN 설정 정보 중에서 선택된 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 상기 복수의 원본 파트 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 1 영상을 획득하고, 상기 복수의 제 1 영상을 부호화하여 영상 데이터를 생성하고, 상기 AI 스케일링과 관련된 정보를 포함하는 AI 데이터, 및 상기 영상 데이터를 전송할 수 있다.An AI encoding apparatus according to an embodiment includes a memory for storing one or more instructions; and a processor executing the one or more instructions stored in the memory, wherein the processor identifies an object-of-interest region in an original image, and a plurality of original part images each including the object-of-interest region and the non-interest region. obtains from the original image, and acquires a plurality of AI-scaled first images from the plurality of original part images through a scaling DNN operating with DNN setting information selected from among a plurality of DNN setting information, and the plurality of first images may be encoded to generate image data, AI data including information related to the AI scaling, and the image data may be transmitted.

상기 복수의 원본 파트 영상 각각에 대해 서로 다른 DNN 설정 정보가 선택되며, 상기 복수의 원본 파트 영상은, 상기 DNN 설정 정보로 동작하는 상기 스케일링 DNN을 통해 서로 다른 배율로 크기가 변경될 수 있다.Different DNN configuration information may be selected for each of the plurality of original part images, and the sizes of the plurality of original part images may be changed at different magnifications through the scaling DNN operating based on the DNN configuration information.

상기 복수의 원본 파트 영상 중 어느 하나의 원본 파트 영상은, 상기 스케일링 DNN을 통해 크기가 감소하고, 상기 복수의 원본 파트 영상 중 다른 하나의 원본 파트 영상은, 상기 스케일링 DNN을 통해 크기가 증가할 수 있다.One original part image among the plurality of original part images may decrease in size through the scaling DNN, and another original part image among the plurality of original part images may increase in size through the scaling DNN. there is.

상기 어느 하나의 원본 파트 영상은 상기 비-관심 영역을 포함하고, 상기 다른 하나의 원본 파트 영상은 상기 관심 오브젝트 영역을 포함할 수 있다.The one original part image may include the non-interested region, and the other original part image may include the ROI.

상기 프로세서는, 상기 관심 오브젝트 영역과 상기 비-관심 영역에 대응하는 양자화 파라미터들을 결정하고, 상기 결정된 양자화 파라미터들에 기초하여 상기 복수의 제 1 영상들을 부호화할 수 있다.The processor may determine quantization parameters corresponding to the object region of interest and the non-interest region, and encode the plurality of first images based on the determined quantization parameters.

상기 프로세서는, 상기 원본 영상 내에서 상기 관심 오브젝트 영역과 상기 비-관심 영역 사이의 경계 영역을 식별하고, 상기 관심 오브젝트 영역, 상기 비-관심 영역, 및 상기 경계 영역 각각을 포함하는 상기 복수의 원본 파트 영상을 상기 원본 영상으로부터 획득할 수 있다.The processor is configured to identify a boundary region between the object-of-interest region and the non-interest region in the original image, and the plurality of originals including each of the object-of-interest region, the non-interest region, and the boundary region. A part image may be obtained from the original image.

상기 경계 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 상기 AI 스케일링을 통한 크기 변경 배율은, 상기 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 상기 AI 스케일링을 통한 크기 변경 배율과 상기 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 상기 AI 스케일링을 통한 크기 변경 배율 사이의 값을 가질 수 있다.The size change magnification through the AI scaling of the original part image including the boundary region includes the size change magnification through the AI scaling of the original part image including the object region of interest and the original part including the non-interest region It may have a value between the size change magnification through the AI scaling of the image.

일 실시예에 따른 AI 복호화 장치는, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 복수의 제 1 영상의 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 복수의 원본 파트 영상으로부터 상기 복수의 제 1 영상으로의 AI 스케일링과 관련된 AI 데이터를 획득하고, 상기 영상 데이터를 복호화하여 복수의 제 2 영상을 획득하고, 복수의 DNN 설정 정보 중 상기 복수의 제 2 영상의 AI 스케일링을 위한 DNN 설정 정보를, 상기 AI 데이터에 기초하여 획득하고, 상기 획득된 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 상기 복수의 제 2 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 3 영상을 생성하고, 상기 복수의 제 3 영상을 결합하여 복원 영상을 획득할 수 있다.An AI decoding apparatus according to an embodiment includes a memory for storing one or more instructions; and a processor executing the one or more instructions stored in the memory, wherein the processor includes image data generated as a result of encoding a plurality of first images, and AI from a plurality of original part images to the plurality of first images Obtaining AI data related to scaling, decoding the image data to obtain a plurality of second images, and adding DNN setting information for AI scaling of the plurality of second images among a plurality of DNN setting information to the AI data A plurality of AI-scaled third images are generated from the plurality of second images through a scaling DNN that is obtained based on the acquired DNN setting information, and a reconstructed image is obtained by combining the plurality of third images can do.

상기 복수의 원본 파트 영상은 원본 영상으로부터 크롭핑(cropping)된 영상들일 수 있다.The plurality of original part images may be images cropped from the original image.

상기 복수의 제 2 영상 각각에 대해 서로 다른 DNN 설정 정보가 획득되며, 상기 복수의 제 2 영상은, 상기 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 서로 다른 배율로 크기가 변경될 수 있다.Different DNN configuration information may be obtained for each of the plurality of second images, and the sizes of the plurality of second images may be changed at different magnifications through a scaling DNN operating based on the DNN configuration information.

상기 복수의 제 2 영상 중 어느 하나의 제 2 영상은, 상기 스케일링 DNN을 통해 크기가 증가하고, 상기 복수의 제 2 영상 중 다른 하나의 제 2 영상은, 상기 스케일링 DNN을 통해 크기가 감소할 수 있다.A second image of any one of the plurality of second images may increase in size through the scaling DNN, and another second image of the plurality of second images may decrease in size through the scaling DNN. there is.

상기 다른 하나의 제 2 영상은, 원본 영상 내에서 식별된 관심 오브젝트 영역을 포함할 수 있다.The other second image may include the ROI identified in the original image.

일 실시예에 따른 AI 부호화 방법은, 원본 영상 내에서 관심 오브젝트 영역을 식별하는 단계; 상기 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역 각각을 포함하는 복수의 원본 파트 영상을 상기 원본 영상으로부터 획득하는 단계; 복수의 DNN 설정 정보 중에서 선택된 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 상기 복수의 원본 파트 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 1 영상을 획득하는 단계; 상기 복수의 제 1 영상을 부호화하여 영상 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 AI 스케일링과 관련된 정보를 포함하는 AI 데이터, 및 상기 영상 데이터를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.An AI encoding method according to an embodiment may include: identifying an object region of interest in an original image; acquiring a plurality of original part images including each of the object-of-interest region and the non-interest region from the original image; acquiring a plurality of AI-scaled first images from the plurality of original part images through a scaling DNN operating with DNN configuration information selected from among a plurality of DNN configuration information; generating image data by encoding the plurality of first images; and transmitting AI data including information related to the AI scaling and the image data.

일 실시예에 따른 AI 복호화 방법은, 복수의 제 1 영상의 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 복수의 원본 파트 영상으로부터 상기 복수의 제 1 영상으로의 AI 스케일링과 관련된 AI 데이터를 획득하는 단계; 상기 영상 데이터를 복호화하여 복수의 제 2 영상을 획득하는 단계; 복수의 DNN 설정 정보 중 상기 복수의 제 2 영상의 AI 스케일링을 위한 DNN 설정 정보를, 상기 AI 데이터에 기초하여 획득하는 단계; 상기 획득된 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 상기 복수의 제 2 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 3 영상을 생성하는 단계; 및 상기 복수의 제 3 영상을 결합하여 복원 영상을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.An AI decoding method according to an embodiment may include: acquiring image data generated as a result of encoding a plurality of first images, and AI data related to AI scaling from a plurality of original part images to the plurality of first images; decoding the image data to obtain a plurality of second images; obtaining DNN setting information for AI scaling of the plurality of second images from among a plurality of DNN setting information, based on the AI data; generating a plurality of AI-scaled third images from the plurality of second images through a scaling DNN operating with the obtained DNN setting information; and combining the plurality of third images to obtain a restored image.

일 실시예에 따른 AI 부호화 장치 및 방법, AI 복호화 장치 및 방법은 AI 기반의 영상 부호화 및 복호화를 통해 영상을 낮은 비트레이트로 처리할 수 있다.The AI encoding apparatus and method and the AI decoding apparatus and method according to an embodiment may process an image at a low bit rate through AI-based image encoding and decoding.

다만, 일 실시예에 따른 AI 부호화 장치 및 방법, AI 복호화 장치 및 방법이 달성할 수 있는 효과는 이상에서 언급한 것들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.However, effects that can be achieved by the AI encoding apparatus and method and the AI decoding apparatus and method according to an embodiment are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned above are from the description below. It will be clearly understood by those of ordinary skill in the art.

본 명세서에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 일 실시예에 따른 AI 부호화 과정 및 AI 복호화 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 제 2 영상의 AI 업스케일을 위한 제 2 DNN을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 4는 컨볼루션 레이어에 의한 컨볼루션 연산을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 여러 영상 관련 정보들과 여러 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 6은 복수의 프레임으로 구성된 제 2 영상을 도시하는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 AI 부호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 8은 원본 영상의 AI 다운스케일을 위한 제 1 DNN을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 AI 부호화 데이터의 구조를 나타내는 도면이다.
도 10은 다른 실시예에 따른 AI 부호화 데이터의 구조를 나타내는 도면이다.
도 11은 제 1 DNN 및 제 2 DNN을 훈련시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 훈련 장치에 의한 제 1 DNN 및 제 2 DNN의 훈련 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 다른 실시예에 따른 AI 부호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 14는 원본 영상으로부터 획득된 영역 맵을 도시하는 예시적인 도면이다.
도 15는 원본 영상으로부터 생성된 복수의 원본 파트 영상들을 도시하는 예시적인 도면이다.
도 16은 원본 영상으로부터 생성된 복수의 원본 파트 영상들을 도시하는 예시적인 도면이다.
도 17은 원본 파트 영상에서 포함된 영역들의 종류와 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 18은 복수의 원본 파트 영상 각각에 대한 독립적인 AI 스케일링을 통해 획득되는 복수의 제 1 영상을 도시하는 예시적인 도면이다.
도 19는 영역 정보로부터 획득되는 양자화 파라미터 맵을 도시하는 예시적인 도면이다.
도 20은 다른 실시예에 따른 AI 복호화 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 21은 복수의 제 2 영상 각각에 대한 독립적인 AI 스케일링을 통해 획득되는 복수의 제 3 영상을 도시하는 예시적인 도면이다.
도 22는 복수의 제 3 영상들의 결합 결과로 획득되는 복원 영상을 도시하는 예시적인 도면이다.
도 23은 다른 실시예에 따른 AI 부호화 장치에 의한 AI 부호화 방법을 나타내는 순서도이다.
도 24는 다른 실시예에 따른 AI 복호화 장치에 의한 AI 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.In order to more fully understand the drawings cited herein, a brief description of each drawing is provided.
1 is a diagram for describing an AI encoding process and an AI decoding process according to an embodiment.
2 is a block diagram illustrating a configuration of an AI decoding apparatus according to an embodiment.
3 is an exemplary diagram illustrating a second DNN for AI upscaling of a second image.
4 is a diagram for explaining a convolution operation using a convolution layer.
5 is an exemplary diagram illustrating a mapping relationship between various pieces of image-related information and various pieces of DNN configuration information.
6 is a diagram illustrating a second image composed of a plurality of frames.
7 is a block diagram illustrating a configuration of an AI encoding apparatus according to an embodiment.
8 is an exemplary diagram illustrating a first DNN for AI downscaling of an original video.
9 is a diagram illustrating a structure of AI encoded data according to an embodiment.
10 is a diagram illustrating a structure of AI encoded data according to another embodiment.
11 is a diagram for explaining a method of training a first DNN and a second DNN.
12 is a diagram for explaining a training process of a first DNN and a second DNN by a training apparatus.
13 is a block diagram illustrating a configuration of an AI encoding apparatus according to another embodiment.
14 is an exemplary diagram illustrating a region map obtained from an original image.
15 is an exemplary diagram illustrating a plurality of original part images generated from an original image.
16 is an exemplary diagram illustrating a plurality of original part images generated from an original image.
17 is an exemplary diagram illustrating a mapping relationship between types of regions included in an original part image and DNN setting information.
18 is an exemplary diagram illustrating a plurality of first images obtained through independent AI scaling of each of a plurality of original part images.
19 is an exemplary diagram illustrating a quantization parameter map obtained from region information.
20 is a block diagram illustrating a configuration of an AI decoding apparatus according to another embodiment.
21 is an exemplary diagram illustrating a plurality of third images obtained through independent AI scaling of each of a plurality of second images.
22 is an exemplary diagram illustrating a reconstructed image obtained as a result of combining a plurality of third images.
23 is a flowchart illustrating an AI encoding method by an AI encoding apparatus according to another embodiment.
24 is a flowchart illustrating an AI decoding method by an AI decoding apparatus according to another embodiment.

본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고, 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 개시의 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시는 여러 실시예들의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the present disclosure can make various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described in detail through the detailed description. However, this is not intended to limit the embodiments of the present disclosure, and it should be understood that the present disclosure includes all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of various embodiments.

실시예를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제 1, 제 2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.In describing the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the subject matter of the present disclosure, the detailed description thereof will be omitted. In addition, numbers (eg, first, second, etc.) used in the description process of the specification are only identification symbols for distinguishing one component from other components.

또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in this specification, when a component is referred to as “connected” or “connected” with another component, the component may be directly connected or directly connected to the other component, but in particular It should be understood that, unless there is a description to the contrary, it may be connected or connected through another element in the middle.

또한, 본 명세서에서 '~부(유닛)', '모듈' 등으로 표현되는 구성요소는 2개 이상의 구성요소가 하나의 구성요소로 합쳐지거나 또는 하나의 구성요소가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화될 수도 있다. 또한, 이하에서 설명할 구성요소 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성요소가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성요소 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성요소에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.In addition, in the present specification, components expressed as '~ part (unit)', 'module', etc. are two or more components combined into one component, or two or more components for each more subdivided function. may be differentiated into In addition, each of the components to be described below may additionally perform some or all of the functions of other components in addition to the main functions they are responsible for, and some of the main functions that each component is responsible for are different It goes without saying that it may be performed exclusively by the component.

또한, 본 명세서에서, '영상(image)' 또는 '픽처'는 정지영상, 복수의 연속된 정지영상(또는 프레임)으로 구성된 동영상, 또는 비디오를 나타낼 수 있다.In addition, in this specification, an 'image' or 'picture' may indicate a still image, a moving picture composed of a plurality of continuous still images (or frames), or a video.

또한, 본 명세서에서 'DNN(deep neural network)'은 뇌 신경을 모사한 인공신경망 모델의 대표적인 예시로서, 특정 알고리즘을 사용한 인공신경망 모델로 한정되지 않는다.Also, in the present specification, a 'deep neural network (DNN)' is a representative example of an artificial neural network model simulating a brain nerve, and is not limited to an artificial neural network model using a specific algorithm.

또한, 본 명세서에서 '파라미터'는 뉴럴 네트워크를 이루는 각 레이어의 연산 과정에서 이용되는 값으로서 예를 들어, 입력 값을 소정 연산식에 적용할 때 이용되는 가중치를 포함할 수 있다. 파라미터는 매트릭스 형태로 표현될 수 있다. 파라미터는 훈련의 결과로 설정되는 값으로서, 필요에 따라 별도의 훈련 데이터(training data)를 통해 갱신될 수 있다.Also, in the present specification, a 'parameter' is a value used in a calculation process of each layer constituting a neural network, and may include, for example, a weight used when an input value is applied to a predetermined calculation expression. The parameter may be expressed in a matrix form. A parameter is a value set as a result of training, and may be updated through separate training data if necessary.

또한, 본 명세서에서 '제 1 DNN'은 영상의 AI 다운스케일을 위해 이용되는 DNN을 의미하고, '제 2 DNN'은 영상의 AI 업스케일을 위해 이용되는 DNN을 의미한다.In addition, in this specification, 'first DNN' means a DNN used for AI downscaling of an image, and 'second DNN' means a DNN used for AI upscaling of an image.

또한, 본 명세서에서 'DNN 설정 정보'는 DNN을 구성하는 요소와 관련된 정보로서 전술한 파라미터를 포함한다. DNN 설정 정보를 이용하여 제 1 DNN 또는 제 2 DNN이 설정될 수 있다.Also, in the present specification, 'DNN configuration information' includes the aforementioned parameters as information related to elements constituting the DNN. The first DNN or the second DNN may be configured using the DNN configuration information.

또한, 본 명세서에서 '원본 영상'은 AI 부호화의 대상이 되는 영상을 의미하고, '제 1 영상'은 AI 부호화 과정에서 원본 영상의 AI 다운스케일 결과 획득된 영상을 의미한다. 또한, '제 2 영상'은 AI 복호화 과정에서 제 1 복호화를 통해 획득된 영상을 의미하고, '제 3 영상'은 AI 복호화 과정에서 제 2 영상을 AI 업스케일하여 획득된 영상을 의미한다.In addition, in this specification, the 'original image' refers to an image to be subjected to AI encoding, and the 'first image' refers to an image obtained as a result of AI downscaling of the original image in the AI encoding process. In addition, the 'second image' refers to an image obtained through the first decoding in the AI decoding process, and the 'third image' refers to an image obtained by AI upscaling the second image in the AI decoding process.

또한, 본 명세서에서 'AI 다운스케일'은 AI 기반으로 영상의 해상도를 감소시키는 처리를 의미하고, '제 1 부호화'는 주파수 변환 기반의 영상 압축 방법에 의한 부호화 처리를 의미한다. 또한, '제 1 복호화'는 주파수 변환 기반의 영상 복원 방법에 의한 복호화 처리를 의미하고, 'AI 업스케일'은 AI 기반으로 영상의 해상도를 증가시키는 처리를 의미한다.In addition, in this specification, 'AI downscaling' refers to processing of reducing the resolution of an image based on AI, and 'first encoding' refers to encoding processing by a frequency transform-based image compression method. In addition, 'first decoding' means a decoding process by a frequency conversion-based image restoration method, and 'AI upscaling' means a process of increasing the resolution of an image based on AI.

도 1은 일 실시예에 따른 AI(artificial intelligence) 부호화 과정 및 AI 복호화 과정을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for describing an artificial intelligence (AI) encoding process and an AI decoding process according to an embodiment.

전술한 바와 같이, 영상의 해상도가 급격히 커짐에 따라 부호화/복호화를 위한 정보 처리량이 많아지게 되고, 이에 따라 영상의 부호화 및 복호화 효율을 향상시키기 위한 방안이 필요하다. As described above, as the resolution of an image rapidly increases, the amount of information processing for encoding/decoding increases. Accordingly, a method for improving encoding and decoding efficiency of an image is required.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일 실시예에 따르면, 해상도가 큰 원본 영상(105)을 AI 다운스케일(110)하여 제 1 영상(115)을 획득한다. 그리고, 상대적으로 작은 해상도의 제 1 영상(115)을 대상으로 하여 제 1 부호화(120) 및 제 1 복호화(130)를 수행하므로, 원본 영상(105)을 대상으로 하여 제 1 부호화(120) 및 제 1 복호화(130)를 수행하는 경우에 비해 비트레이트를 크게 감소시킬 수 있다. As shown in FIG. 1 , according to an embodiment of the present disclosure, a first image 115 is acquired by AI downscaling 110 of an original image 105 having a high resolution. In addition, since the first encoding 120 and the first decoding 130 are performed on the first image 115 of a relatively small resolution, the first encoding 120 and Compared to the case of performing the first decoding 130, the bit rate may be greatly reduced.

도 1을 참조하여 상세히 설명하면, 일 실시예는 AI 부호화 과정에서, 원본 영상(105)을 AI 다운스케일(110)하여 제 1 영상(115)을 획득하고, 제 1 영상(115)을 제 1 부호화(120)한다. AI 복호화 과정에서는, AI 부호화 결과 획득된 AI 데이터와 영상 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터를 수신하고, 제 1 복호화(130)를 통해 제 2 영상(135)을 획득하고, 제 2 영상(135)을 AI 업스케일(140)하여 제 3 영상(145)을 획득한다.1 , in an embodiment, in the AI encoding process, the original image 105 is AI downscaled 110 to obtain a first image 115 , and the first image 115 is first Encoding (120). In the AI decoding process, AI encoding data including AI data and image data obtained as a result of AI encoding is received, a second image 135 is obtained through the first decoding 130, and the second image 135 is A third image 145 is obtained by AI upscaling 140 .

AI 부호화 과정을 좀 더 상세히 살펴보면, 원본 영상(105)을 입력받으면, 소정 해상도 및/또는 소정 화질의 제 1 영상(115)을 획득하기 위해 원본 영상(105)을 AI 다운스케일(110)한다. 이때, AI 다운스케일(110)은 AI 기반으로 수행되는데, AI 다운스케일(110)을 위한 AI는 제 2 영상(135)의 AI 업스케일(140)을 위한 AI와 연계되어 훈련되어야(joint trained) 한다. 왜냐하면, AI 다운스케일(110)을 위한 AI와 AI 업스케일(140)을 위한 AI가 분리되어 훈련되는 경우, AI 부호화 대상인 원본 영상(105)과 AI 복호화를 통해 복원된 제 3 영상(145) 사이의 차이가 커지게 되기 때문이다.Looking at the AI encoding process in more detail, when the original image 105 is input, the original image 105 is AI downscaled 110 to obtain the first image 115 of a predetermined resolution and/or a predetermined image quality. At this time, the AI downscaling 110 is performed based on AI, the AI for the AI downscaling 110 must be trained in connection with the AI for the AI upscaling 140 of the second image 135 (joint trained) do. Because, when the AI for the AI downscaling 110 and the AI for the AI upscaling 140 are separately trained, between the original image 105 that is the AI encoding target and the third image 145 restored through AI decoding because the difference between

본 개시의 실시예에서는, AI 부호화 과정과 AI 복호화 과정에서 이러한 연계 관계를 유지하기 위해, AI 데이터를 이용할 수 있다. 따라서, AI 부호화 과정을 통해 획득된 AI 데이터는 업스케일 타겟을 나타내는 정보를 포함하여야 하고, AI 복호화 과정에서는 AI 데이터에 기초하여 확인되는 업스케일 타겟에 따라 제 2 영상(135)을 AI 업스케일(140)하여야 한다.In an embodiment of the present disclosure, AI data may be used in order to maintain this linkage in the AI encoding process and the AI decoding process. Therefore, the AI data obtained through the AI encoding process should include information indicating the upscale target, and in the AI decoding process, the second image 135 is AI upscaled ( 140) should be done.

AI 다운스케일(110)을 위한 AI 및 AI 업스케일(140)을 위한 AI는 DNN(deep neural network)으로 구현될 수 있다. 도 11을 참조하여 후술하는 바와 같이, 제 1 DNN과 제 2 DNN은 소정 타겟 하에 손실 정보의 공유를 통해 연계 훈련되므로, AI 부호화 장치는 제 1 DNN과 2 DNN이 연계 훈련할 때 이용된 타겟 정보를 AI 복호화 장치로 제공하고, AI 복호화 장치는 제공받은 타겟 정보에 기초하여 제 2 영상(135)을 타겟하는 화질 및/또는 해상도로 AI 업스케일(140)할 수 있다.AI for AI downscaling 110 and AI for AI upscaling 140 may be implemented as a deep neural network (DNN). As will be described later with reference to FIG. 11 , since the first DNN and the second DNN are jointly trained through sharing loss information under a predetermined target, the AI encoding apparatus uses target information used when the first DNN and the second DNN are jointly trained. is provided to the AI decoding apparatus, and the AI decoding apparatus may upscale the AI to the image quality and/or resolution targeting the second image 135 based on the received target information.

도 1에 도시된 제 1 부호화(120) 및 제 1 복호화(130)에 대해 상세히 설명하면, 원본 영상(105)으로부터 AI 다운스케일(110)된 제 1 영상(115)은 제 1 부호화(120)를 통해 정보량이 감축될 수 있다. 제 1 부호화(120)는, 제 1 영상(115)을 예측하여 예측 데이터를 생성하는 과정, 제 1 영상(115)과 예측 데이터 사이의 차이에 해당하는 잔차 데이터를 생성하는 과정, 공간 영역 성분인 잔차 데이터를 주파수 영역 성분으로 변환(transformation)하는 과정, 주파수 영역 성분으로 변환된 잔차 데이터를 양자화(quantization)하는 과정 및 양자화된 잔차 데이터를 엔트로피 부호화하는 과정 등을 포함할 수 있다. 이와 같은 제 1 부호화 과정(120)은 MPEG-2, H.264 AVC(Advanced Video Coding), MPEG-4, HEVC(High Efficiency Video Coding), VC-1, VP8, VP9 및 AV1(AOMedia Video 1) 등 주파수 변환을 이용한 영상 압축 방법들 중의 하나를 통해 구현될 수 있다.When the first encoding 120 and the first decoding 130 shown in FIG. 1 are described in detail, the first image 115 AI downscaled 110 from the original image 105 is the first encoding 120 . can reduce the amount of information. The first encoding 120 includes a process of predicting the first image 115 to generate prediction data, a process of generating residual data corresponding to a difference between the first image 115 and the prediction data, and a spatial domain component. It may include a process of transforming the residual data into a frequency domain component, a process of quantizing the residual data transformed into a frequency domain component, and a process of entropy encoding the quantized residual data. Such a first encoding process 120 is MPEG-2, H.264 Advanced Video Coding (AVC), MPEG-4, High Efficiency Video Coding (HEVC), VC-1, VP8, VP9 and AV1 (AOMedia Video 1). It may be implemented through one of the image compression methods using frequency transformation, etc.

제 1 영상(115)에 대응하는 제 2 영상(135)은 영상 데이터의 제 1 복호화(130)를 통해 복원될 수 있다. 제 1 복호화(130)는, 영상 데이터를 엔트로피 복호화하여 양자화된 잔차 데이터를 생성하는 과정, 양자화된 잔차 데이터를 역양자화하는 과정, 주파수 영역 성분의 잔차 데이터를 공간 영역 성분으로 변환하는 과정, 예측 데이터를 생성하는 과정 및 예측 데이터와 잔차 데이터를 이용하여 제 2 영상(135)을 복원하는 과정 등을 포함할 수 있다. 이와 같은 제 1 복호화(130) 과정은 제 1 부호화(120) 과정에서 사용된 MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 및 AV1 등 주파수 변환을 이용한 영상 압축 방법들 중의 하나에 대응되는 영상 복원 방법을 통해 구현될 수 있다.The second image 135 corresponding to the first image 115 may be restored through the first decoding 130 of image data. The first decoding 130 includes a process of generating quantized residual data by entropy-decoding image data, a process of inverse quantizing the quantized residual data, a process of transforming the residual data of a frequency domain component into a spatial domain component, a process of predicting data It may include a process of generating , and a process of reconstructing the second image 135 using prediction data and residual data. The first decoding 130 process as described above is an image compression using frequency conversion such as MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 and AV1 used in the first encoding 120 process. It may be implemented through an image restoration method corresponding to one of the methods.

AI 부호화 과정을 통해 획득된 AI 부호화 데이터는, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화(120) 결과 획득된 영상 데이터 및 원본 영상(105)의 AI 다운스케일(110)과 관련된 AI 데이터를 포함할 수 있다. 영상 데이터는 제 1 복호화(130) 과정에서 이용될 수 있으며, AI 데이터는 AI 업스케일(140) 과정에서 이용될 수 있다.The AI encoded data obtained through the AI encoding process may include image data obtained as a result of the first encoding 120 of the first image 115 and AI data related to the AI downscale 110 of the original image 105. can The image data may be used in the first decoding 130 process, and the AI data may be used in the AI upscaling 140 process.

영상 데이터는 비트스트림 형태로 전송될 수 있다. 영상 데이터는 제 1 영상(115) 내 픽셀 값들에 기초하여 획득되는 데이터, 예를 들어, 제 1 영상(115)과 제 1 영상(115)의 예측 데이터 사이의 차이인 잔차 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 영상 데이터는 제 1 영상(115)의 제 1 부호화(120) 과정에서 이용된 정보들을 포함한다. 예를 들어, 영상 데이터는 제 1 영상(115)을 제 1 부호화(120)하는데 이용된 예측 모드(mode) 정보, 움직임 정보, 및 제 1 부호화(120)에서 이용된 양자화 파라미터 관련 정보 등을 포함할 수 있다. 영상 데이터는 MPEG-2, H.264 AVC, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 및 AV1 등 주파수 변환을 이용하는 영상 압축 방법들 중 제 1 부호화(120) 과정에서 이용된 영상 압축 방법의 규칙, 예를 들어, 신택스(syntax)에 따라 생성될 수 있다.The image data may be transmitted in the form of a bitstream. The image data may include data obtained based on pixel values in the first image 115 , for example, residual data that is a difference between the first image 115 and prediction data of the first image 115 . . Also, the image data includes information used in the process of the first encoding 120 of the first image 115 . For example, the image data includes prediction mode information used for the first encoding 120 of the first image 115 , motion information, and quantization parameter related information used in the first encoding 120 , etc. can do. The image data is an image compression method used in the first encoding 120 process among image compression methods using frequency conversion such as MPEG-2, H.264 AVC, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9, and AV1. It may be generated according to a rule of, for example, a syntax.

AI 데이터는 제 2 DNN에 기반한 AI 업스케일(140)에 이용된다. 전술한 바와 같이, 제 1 DNN과 제 2 DNN은 연계 훈련되기 때문에, AI 데이터는 제 2 DNN을 통한 제 2 영상(135)의 정확한 AI 업스케일(140)이 수행될 수 있게 하는 정보를 포함한다. AI 복호화 과정에서는 AI 데이터에 기반하여 제 2 영상(135)을 타겟하는 해상도 및/또는 화질로 AI 업스케일(140)할 수 있다.AI data is used for AI upscaling 140 based on the second DNN. As described above, since the first DNN and the second DNN are jointly trained, the AI data includes information enabling accurate AI upscaling 140 of the second image 135 through the second DNN to be performed. . In the AI decoding process, the AI upscaling 140 may be performed to a resolution and/or image quality targeting the second image 135 based on the AI data.

AI 데이터는 비트스트림의 형태로 영상 데이터와 함께 전송될 수 있다. 구현예에 따라, AI 데이터는 프레임이나 패킷 형태로 영상 데이터와 구분되어 전송될 수도 있다. 또는 구현예에 따라, AI 데이터는 영상 데이터에 포함되어 전송될 수도 있다. 영상 데이터와 AI 데이터는 동일한 네트워크 또는 서로 상이한 네트워크를 통해 전송될 수 있다.AI data may be transmitted together with image data in the form of a bitstream. According to an embodiment, AI data may be transmitted separately from image data in the form of frames or packets. Alternatively, according to an embodiment, AI data may be transmitted while being included in image data. The image data and AI data may be transmitted through the same network or different networks.

도 2는 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(200)의 구성을 나타내는 블록도이다.2 is a block diagram showing the configuration of the AI decoding apparatus 200 according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(200)는 수신부(210) 및 AI 복호화부(230)를 포함한다. AI 복호화부(230)는 파싱부(232), 제 1 복호화부(234), AI 업스케일부(236) 및 AI 설정부(238)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the AI decoding apparatus 200 according to an embodiment includes a receiving unit 210 and an AI decoding unit 230 . The AI decoding unit 230 may include a parsing unit 232 , a first decoding unit 234 , an AI upscaling unit 236 , and an AI setting unit 238 .

도 2에는 수신부(210) 및 AI 복호화부(230)가 개별적인 장치로 도시되어 있으나, 수신부(210) 및 AI 복호화부(230)는 하나의 프로세서를 통해 구현될 수 있다. 이 경우, 수신부(210) 및 AI 복호화부(230)는 전용 프로세서로 구현될 수도 있고, AP(application processor) 또는 CPU(central processing unit), GPU(graphic processing unit)와 같은 범용 프로세서와 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 또한, 전용 프로세서의 경우, 본 개시의 실시예를 구현하기 위한 메모리를 포함하거나, 외부 메모리를 이용하기 위한 메모리 처리부를 포함할 수 있다. Although the receiver 210 and the AI decoder 230 are illustrated as separate devices in FIG. 2 , the receiver 210 and the AI decoder 230 may be implemented through one processor. In this case, the receiving unit 210 and the AI decoding unit 230 may be implemented as a dedicated processor, and a general-purpose processor such as an application processor (AP), a central processing unit (CPU), or a graphic processing unit (GPU) and S/W It may be implemented through a combination of Also, in the case of a dedicated processor, a memory for implementing an embodiment of the present disclosure or a memory processing unit for using an external memory may be included.

수신부(210) 및 AI 복호화부(230)는 복수의 프로세서로 구성될 수도 있다. 이 경우, 전용 프로세서들의 조합으로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 다수의 범용 프로세서들과 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 일 실시예에서, 수신부(210)는 제 1 프로세서로 구현되고, 제 1 복호화부(234)는 제 1 프로세서와 상이한 제 2 프로세서로 구현되고, 파싱부(232), AI 업스케일부(236) 및 AI 설정부(238)는 제 1 프로세서 및 제 2 프로세서와 상이한 제 3 프로세서로 구현될 수 있다.The receiver 210 and the AI decoder 230 may include a plurality of processors. In this case, it may be implemented as a combination of dedicated processors, or may be implemented through a combination of S/W with a plurality of general-purpose processors such as an AP, CPU, or GPU. In one embodiment, the receiving unit 210 is implemented as a first processor, the first decoding unit 234 is implemented as a second processor different from the first processor, the parsing unit 232, the AI upscaling unit 236 and the AI setting unit 238 may be implemented as a third processor different from the first processor and the second processor.

수신부(210)는 AI 부호화 결과 획득된 AI 부호화 데이터를 수신한다. 일 예로, AI 부호화 데이터는 mp4, mov 등의 파일 형식을 갖는 비디오 파일일 수 있다. The receiving unit 210 receives AI encoded data obtained as a result of AI encoding. As an example, the AI-encoded data may be a video file having a file format such as mp4 or mov.

수신부(210)는 네트워크를 통해 전달되는 AI 부호화 데이터를 수신할 수 있다. 수신부(210)는 AI 부호화 데이터를 AI 복호화부(230)로 출력한다. The receiver 210 may receive AI-encoded data transmitted through a network. The receiving unit 210 outputs the AI encoded data to the AI decoding unit 230 .

일 실시예에서, AI 부호화 데이터는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 등을 포함하는 데이터 저장 매체로부터 획득된 것일 수도 있다.In one embodiment, AI-encoded data is stored in a hard disk, magnetic media such as floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floppy disks. It may be obtained from a data storage medium including an optical medium).

파싱부(232)는 AI 부호화 데이터를 파싱하여 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과로 생성된 영상 데이터를 제 1 복호화부(234)로 전달하고, AI 데이터를 AI 설정부(238)로 전달한다. The parsing unit 232 parses the AI encoded data and transmits image data generated as a result of the first encoding of the first image 115 to the first decoder 234 , and transmits the AI data to the AI setting unit 238 . transmit

일 실시예에서, 파싱부(232)는 AI 부호화 데이터 내에 서로 분리되어 포함된 영상 데이터와 AI 데이터를 파싱할 수 있다. 파싱부(232)는 AI 부호화 데이터 내의 헤더를 읽어 AI 부호화 데이터 내에 포함되어 있는 AI 데이터와 영상 데이터를 구분할 수 있다. 일 예에서, AI 데이터는 HDMI 스트림 내의 VSIF(Vendor Specific InfoFrame)에 포함될 수 있다. 서로 분리된 AI 데이터와 영상 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터의 구조는 도 9를 참조하여 후술한다.In an embodiment, the parsing unit 232 may parse the image data and the AI data separately included in the AI encoded data. The parsing unit 232 may read the header in the AI-encoded data to distinguish the AI data and the image data included in the AI-encoded data. In one example, AI data may be included in a Vendor Specific InfoFrame (VSIF) in the HDMI stream. The structure of AI-encoded data including separated AI data and image data will be described later with reference to FIG. 9 .

다른 실시예에서, 파싱부(232)는 AI 부호화 데이터에서 영상 데이터를 파싱하고, 영상 데이터로부터 AI 데이터를 추출한 후, AI 데이터를 AI 설정부(238)로 전달하고, 나머지 영상 데이터를 제 1 복호화부(234)로 전달할 수 있다. 즉, AI 데이터는 영상 데이터에 포함될 수 있는데, 예를 들어, AI 데이터는 영상 데이터에 해당하는 비트스트림의 부가 정보 영역인 SEI(Supplemental enhancement information)에 포함될 수 있다. AI 데이터가 포함된 영상 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터의 구조는 도 10을 참조하여 후술한다.In another embodiment, the parsing unit 232 parses the image data from the AI encoded data, extracts the AI data from the image data, transmits the AI data to the AI setting unit 238, and first decodes the remaining image data. may be transmitted to the unit 234 . That is, AI data may be included in image data. For example, AI data may be included in supplemental enhancement information (SEI), which is an additional information area of a bitstream corresponding to image data. The structure of AI-encoded data including image data including AI data will be described later with reference to FIG. 10 .

다른 실시예에서, 파싱부(232)는 영상 데이터에 해당하는 비트스트림을 제 1 복호화부(234)에서 처리될 비트스트림과 AI 데이터에 해당하는 비트스트림으로 분할하고, 분할된 각각의 비트스트림을 제 1 복호화부(234)와 AI 설정부(238)로 출력할 수 있다.In another embodiment, the parsing unit 232 divides a bitstream corresponding to image data into a bitstream to be processed by the first decoding unit 234 and a bitstream corresponding to AI data, and divides each of the divided bitstreams into a bitstream corresponding to AI data. It may output to the first decoding unit 234 and the AI setting unit 238 .

파싱부(232)는 AI 부호화 데이터에 포함된 영상 데이터가 소정의 코덱(예를 들어, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 또는 AV1)을 통해 획득된 영상 데이터인 것으로 확인할 수도 있다. 이 경우, 영상 데이터가 상기 확인된 코덱으로 처리될 수 있도록, 해당 정보를 제 1 복호화부(234)로 전달할 수 있다.The parsing unit 232 obtains image data included in the AI encoded data through a predetermined codec (eg, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9, or AV1). It can also be confirmed that it is the image data that has been processed. In this case, the corresponding information may be transmitted to the first decoder 234 so that the image data can be processed by the identified codec.

제 1 복호화부(234)는 파싱부(232)로부터 수신된 영상 데이터에 기초하여 제 1 영상(115)에 대응하는 제 2 영상(135)을 복원한다. 제 1 복호화부(234)에 의해 획득된 제 2 영상(135)은 AI 업스케일부(236)로 제공된다. The first decoder 234 reconstructs the second image 135 corresponding to the first image 115 based on the image data received from the parser 232 . The second image 135 obtained by the first decoding unit 234 is provided to the AI upscaling unit 236 .

구현예에 따라, 예측 모드 정보, 움직임 정보, 양자화 파라미터 정보 등의 제 1 복호화 관련 정보가 제 1 복호화부(234)로부터 AI 설정부(238)로 제공될 수 있다. 제 1 복호화 관련 정보는 DNN 설정 정보를 획득하는데 이용될 수 있다.According to an embodiment, first decoding-related information such as prediction mode information, motion information, and quantization parameter information may be provided from the first decoding unit 234 to the AI setting unit 238 . The first decoding-related information may be used to obtain DNN configuration information.

AI 설정부(238)로 제공되는 AI 데이터는, 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. 이때, 제 2 영상(135)의 업스케일 타겟은 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하여야 한다. 따라서, AI 데이터는 제 1 DNN의 다운스케일 타겟을 확인할 수 있는 정보가 포함되어야 한다.The AI data provided to the AI setting unit 238 includes information enabling AI upscaling of the second image 135 . In this case, the upscale target of the second image 135 should correspond to the downscale target of the first DNN. Therefore, the AI data should include information that can confirm the downscale target of the first DNN.

AI 데이터에 포함된 정보를 구체적으로 예시하면, 원본 영상(105)의 해상도와 제 1 영상(115)의 해상도의 차이 정보, 제 1 영상(115) 관련 정보가 있다. Specifically exemplifying the information included in the AI data, there are information about a difference between the resolution of the original image 105 and the resolution of the first image 115 , and information related to the first image 115 .

차이 정보는, 원본 영상(105) 대비 제 1 영상(115)의 해상도 변환 정도에 대한 정보(예를 들어, 해상도 변환율 정보)로 표현될 수 있다. 그리고, 복원된 제 2 영상(135)의 해상도를 통해 제 1 영상(115)의 해상도를 알게 되고 이를 통해 해상도 변환 정도를 확인할 수 있기 때문에, 차이 정보는 원본 영상(105)의 해상도 정보만으로 표현될 수도 있다. 여기서 해상도 정보는 가로/세로의 화면 사이즈로 표현될 수도 있고, 비율(16:9, 4:3 등)과 한 축의 사이즈로 표현될 수도 있다. 또한, 기 설정된 해상도 정보가 있는 경우는 인덱스 또는 플래그의 형태로 표현될 수도 있다.The difference information may be expressed as information about a resolution conversion degree of the first image 115 compared to the original image 105 (eg, resolution conversion rate information). In addition, since the resolution of the first image 115 is known through the resolution of the reconstructed second image 135 and the degree of resolution conversion can be checked through this, the difference information can be expressed only with the resolution information of the original image 105 . may be Here, the resolution information may be expressed as a horizontal/vertical screen size, or may be expressed as a ratio (16:9, 4:3, etc.) and a size of one axis. Also, when there is preset resolution information, it may be expressed in the form of an index or a flag.

제 1 영상(115) 관련 정보는, 제 1 영상(115)의 해상도, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트 및 제 1 영상(115)의 제 1 부호화시 이용된 코덱 타입 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.The information related to the first image 115 is used for the resolution of the first image 115 , the bit rate of image data obtained as a result of the first encoding of the first image 115 , and the first encoding of the first image 115 . information on at least one of the specified codec types may be included.

AI 설정부(238)는 AI 데이터에 포함된 차이 정보 및 제 1 영상(115) 관련 정보 중 적어도 하나에 기초하여 제 2 영상(135)의 업스케일 타겟을 결정할 수 있다. 업스케일 타겟은 예를 들어, 제 2 영상(135)을 어느 정도의 해상도로 업스케일하여야 하는지를 나타낼 수 있다. The AI setting unit 238 may determine an upscale target of the second image 135 based on at least one of difference information included in the AI data and information related to the first image 115 . The upscaling target may indicate, for example, to which resolution the second image 135 should be upscaled.

AI 업스케일부(236)는 업스케일 타겟이 결정되면, 업스케일 타겟에 대응하는 제 3 영상(145)을 획득하기 위해 제 2 DNN을 통해 제 2 영상(135)을 AI 업스케일한다.When the upscaling target is determined, the AI upscaling unit 236 AI upscales the second image 135 through the second DNN to obtain a third image 145 corresponding to the upscaling target.

AI 설정부(238)가 AI 데이터에 기초하여 업스케일 타겟을 결정하는 방법을 설명하기에 앞서, 제 2 DNN을 통한 AI 업스케일 과정에 대해 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다.Prior to explaining a method for the AI setting unit 238 to determine an upscaling target based on AI data, an AI upscaling process through the second DNN will be described with reference to FIGS. 3 and 4 .

도 3은 제 2 영상(135)의 AI 업스케일을 위한 제 2 DNN(300)을 나타내는 예시적인 도면이고, 도 4는 도 3에 도시된 제 1 컨볼루션 레이어(310)에서의 컨볼루션 연산을 도시하고 있다. 3 is an exemplary diagram illustrating a second DNN 300 for AI upscaling of the second image 135, and FIG. 4 is a convolution operation in the first convolution layer 310 shown in FIG. is showing

도 3에 도시된 바와 같이, 제 2 영상(135)은 제 1 컨볼루션 레이어(310)로 입력된다. 도 3에 도시된 제 1 컨볼루션 레이어(310)에 표시된 3X3X4는 3 x 3의 크기의 4개의 필터 커널을 이용하여 1개의 입력 영상에 대해 컨볼루션 처리를 하는 것을 예시한다. 컨볼루션 처리 결과 4개의 필터 커널에 의해 4개의 특징 맵이 생성된다. 각 특징 맵은 제 2 영상(135)의 고유한 특성들을 나타낸다. 예를 들어, 각 특징 맵은 제 2 영상(135)의 수직 방향 특성, 수평 방향 특성 또는 에지 특성 등을 나타낼 수 있다.3 , the second image 135 is input to the first convolutional layer 310 . 3X3X4 displayed in the first convolution layer 310 shown in FIG. 3 exemplifies convolution processing on one input image using four filter kernels having a size of 3×3. As a result of the convolution process, four feature maps are generated by four filter kernels. Each feature map represents unique characteristics of the second image 135 . For example, each feature map may indicate a vertical direction characteristic, a horizontal direction characteristic, or an edge characteristic of the second image 135 .

도 4를 참조하여, 제 1 컨볼루션 레이어(310)에서의 컨볼루션 연산에 대해 상세히 설명한다.A convolution operation in the first convolution layer 310 will be described in detail with reference to FIG. 4 .

제 1 컨볼루션 레이어(310)에서 이용되는 3 X 3의 크기를 갖는 필터 커널(430)의 파라미터들과 그에 대응하는 제 2 영상(135) 내 픽셀 값들 사이의 곱 연산 및 덧셈 연산을 통해 하나의 특징 맵(450)이 생성될 수 있다. 제 1 컨볼루션 레이어(310)에서는 4개의 필터 커널이 이용되므로, 4개의 필터 커널을 이용한 컨볼루션 연산 과정을 통해 4개의 특징 맵이 생성될 수 있다.Through the multiplication operation and addition operation between the parameters of the filter kernel 430 having a size of 3 X 3 used in the first convolution layer 310 and the pixel values in the second image 135 corresponding thereto, one A feature map 450 may be generated. Since four filter kernels are used in the first convolution layer 310 , four feature maps may be generated through a convolution operation process using the four filter kernels.

도 4에서 제 2 영상(135)에 표시된 I1 내지 I49는 제 2 영상(135)의 픽셀들을 나타내고, 필터 커널(430)에 표시된 F1 내지 F9는 필터 커널(430)의 파라미터들을 나타낸다. 또한, 특징 맵(450)에 표시된 M1 내지 M9는 특징 맵(450)의 샘플들을 나타낸다. In FIG. 4 , I1 to I49 displayed on the second image 135 indicate pixels of the second image 135 , and F1 to F9 displayed on the filter kernel 430 indicate parameters of the filter kernel 430 . Also, M1 to M9 displayed in the feature map 450 indicate samples of the feature map 450 .

도 4는 제 2 영상(135)이 49개의 픽셀을 포함하는 것으로 예시하고 있으나, 이는 하나의 예시일 뿐이며, 제 2 영상(135)이 4K의 해상도를 갖는 경우, 예를 들어, 3840 X 2160개의 픽셀을 포함할 수 있다.4 illustrates that the second image 135 includes 49 pixels, but this is only an example, and when the second image 135 has a resolution of 4K, for example, 3840 X 2160 pixels It may contain pixels.

컨볼루션 연산 과정에서, 제 2 영상(135)의 I1, I2, I3, I8, I9, I10, I15, I16, I17의 픽셀 값들 각각과 필터 커널(430)의 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 및 F9 각각의 곱 연산이 수행되고, 곱 연산의 결과 값들을 조합(예를 들어, 덧셈 연산)한 값이 특징 맵(450)의 M1의 값으로 할당될 수 있다. 컨볼루션 연산의 스트라이드(stride)가 2라면, 제 2 영상(135)의 I3, I4, I5, I10, I11, I12, I17, I18, I19의 픽셀 값들 각각과 필터 커널(430)의 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 및 F9 각각의 곱 연산이 수행되고, 곱 연산의 결과 값들을 조합한 값이 특징 맵(450)의 M2의 값으로 할당될 수 있다.In the convolution operation process, each of the pixel values of I1, I2, I3, I8, I9, I10, I15, I16, and I17 of the second image 135 and F1, F2, F3, F4, and F5 of the filter kernel 430 is performed. , F6, F7, F8, and F9 may each be multiplied, and a value obtained by combining (eg, addition operation) result values of the multiplication operation may be assigned as the value of M1 of the feature map 450 . If the stride of the convolution operation is 2, pixel values of I3, I4, I5, I10, I11, I12, I17, I18, and I19 of the second image 135 and F1 and F2 of the filter kernel 430, respectively , F3, F4, F5, F6, F7, F8, and F9 may each be multiplied, and a value obtained by combining result values of the multiplication operation may be assigned as the value of M2 of the feature map 450 .

필터 커널(430)이 제 2 영상(135)의 마지막 픽셀에 도달할 때까지 스트라이드에 따라 이동하는 동안 제 2 영상(135) 내 픽셀 값들과 필터 커널(430)의 파라미터들 사이의 컨볼루션 연산이 수행됨으로써, 소정 크기를 갖는 특징 맵(450)이 획득될 수 있다.A convolution operation between the pixel values in the second image 135 and the parameters of the filter kernel 430 is performed while the filter kernel 430 moves along the stride until the last pixel of the second image 135 is reached. By being performed, a feature map 450 having a predetermined size may be obtained.

본 개시에 따르면, 제 1 DNN과 제 2 DNN의 연계 훈련을 통해 제 2 DNN의 파라미터들, 예를 들어, 제 2 DNN의 컨볼루션 레이어들에서 이용되는 필터 커널의 파라미터들(예를 들어, 필터 커널(430)의 F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8 및 F9)의 값이 최적화될 수 있다. AI 설정부(238)는 AI 데이터에 기초하여, 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟을 결정하고, 결정된 업스케일 타겟에 대응하는 파라미터들을 제 2 DNN의 컨볼루션 레이어들에서 이용되는 필터 커널의 파라미터들로 결정할 수 있다.According to the present disclosure, parameters of the second DNN through joint training of the first DNN and the second DNN, for example, parameters of the filter kernel used in convolutional layers of the second DNN (eg, filter The values of F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8, and F9 of the kernel 430 may be optimized. The AI setting unit 238 determines an upscale target corresponding to the downscale target of the first DNN based on the AI data, and uses parameters corresponding to the determined upscale target in the convolution layers of the second DNN. It can be determined by parameters of the filter kernel.

제 1 DNN 및 제 2 DNN에 포함된 컨볼루션 레이어들은 도 4와 관련하여 설명한 컨볼루션 연산 과정에 따른 처리를 할 수 있으나, 도 4에서 설명한 컨볼루션 연산 과정은 하나의 예시일 뿐이며, 이에 한정되는 것은 아니다.The convolution layers included in the first DNN and the second DNN may be processed according to the convolution operation process described in relation to FIG. 4 , but the convolution operation process described in FIG. 4 is only an example, and is limited thereto it is not

다시 도 3을 참조하면, 제 1 컨볼루션 레이어(310)에서 출력된 특징 맵들은 제 1 활성화 레이어(320)로 입력된다. Referring back to FIG. 3 , the feature maps output from the first convolutional layer 310 are input to the first activation layer 320 .

제 1 활성화 레이어(320)는 각각의 특징 맵에 대해 비선형(Non-linear) 특성을 부여할 수 있다. 제 1 활성화 레이어(320)는 시그모이드 함수(sigmoid function), Tanh 함수, ReLU(Rectified Linear Unit) 함수 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.The first activation layer 320 may provide a non-linear characteristic to each feature map. The first activation layer 320 may include, but is not limited to, a sigmoid function, a Tanh function, a Rectified Linear Unit (ReLU) function, and the like.

제 1 활성화 레이어(320)에서 비선형 특성을 부여하는 것은, 제 1 컨볼루션 레이어(310)의 출력인, 특징 맵의 일부 샘플 값을 변경하여 출력하는 것을 의미한다. 이때, 변경은 비선형 특성을 적용하여 수행된다.Giving the nonlinear characteristic in the first activation layer 320 means changing and outputting some sample values of the feature map, which is an output of the first convolution layer 310 . At this time, the change is performed by applying a non-linear characteristic.

제 1 활성화 레이어(320)는 제 1 컨볼루션 레이어(310)로부터 출력되는 특징 맵들의 샘플 값들을 제 2 컨볼루션 레이어(330)로 전달할지 여부를 결정한다. 예를 들어, 특징 맵들의 샘플 값들 중 어떤 샘플 값들은 제 1 활성화 레이어(320)에 의해 활성화되어 제 2 컨볼루션 레이어(330)로 전달되고, 어떤 샘플 값들은 제 1 활성화 레이어(320)에 의해 비활성화되어 제 2 컨볼루션 레이어(330)로 전달되지 않는다. 특징 맵들이 나타내는 제 2 영상(135)의 고유 특성이 제 1 활성화 레이어(320)에 의해 강조된다.The first activation layer 320 determines whether to transfer sample values of the feature maps output from the first convolution layer 310 to the second convolution layer 330 . For example, some sample values among the sample values of the feature maps are activated by the first activation layer 320 and transmitted to the second convolution layer 330 , and some sample values are activated by the first activation layer 320 . It is deactivated and is not transmitted to the second convolutional layer 330 . The intrinsic characteristic of the second image 135 indicated by the feature maps is emphasized by the first activation layer 320 .

제 1 활성화 레이어(320)에서 출력된 특징 맵들(325)은 제 2 컨볼루션 레이어(330)로 입력된다. 도 3에 도시된 특징 맵들(325) 중 어느 하나는 도 4와 관련하여 설명한 특징 맵(450)이 제 1 활성화 레이어(320)에서 처리된 결과이다. The feature maps 325 output from the first activation layer 320 are input to the second convolution layer 330 . Any one of the feature maps 325 shown in FIG. 3 is a result of processing the feature map 450 described with reference to FIG. 4 in the first activation layer 320 .

제 2 컨볼루션 레이어(330)에 표시된 3X3X4는 3 x 3의 크기의 4개의 필터 커널을 이용하여 입력된 특징 맵들(325)에 대해 컨볼루션 처리하는 것을 예시한다. 제 2 컨볼루션 레이어(330)의 출력은 제 2 활성화 레이어(340)로 입력된다. 제 2 활성화 레이어(340)는 입력 데이터에 대해 비선형 특성을 부여할 수 있다.3X3X4 displayed in the second convolution layer 330 exemplifies convolution processing on the input feature maps 325 using four filter kernels having a size of 3×3. The output of the second convolutional layer 330 is input to the second activation layer 340 . The second activation layer 340 may impart a nonlinear characteristic to the input data.

제 2 활성화 레이어(340)에서 출력된 특징 맵들(345)은 제 3 컨볼루션 레이어(350)로 입력된다. 도 3에 도시된 제 3 컨볼루션 레이어(350)에 표시된 3X3X1는 3 x 3의 크기의 1개의 필터 커널을 이용하여 1개의 출력 영상을 만들기 위해 컨볼루션 처리를 하는 것을 예시한다. 제 3 컨볼루션 레이어(350)는 최종 영상을 출력하기 위한 레이어로서 1개의 필터 커널을 이용하여 1개의 출력을 생성한다. 본 개시의 예시에 따르면, 제 3 컨볼루션 레이어(350)는 컨벌루션 연산을 통해 제 3 영상(145)을 출력할 수 있다.The feature maps 345 output from the second activation layer 340 are input to the third convolution layer 350 . 3X3X1 displayed in the third convolution layer 350 shown in FIG. 3 exemplifies convolution processing to generate one output image using one filter kernel having a size of 3×3. The third convolution layer 350 is a layer for outputting a final image and generates one output using one filter kernel. According to the example of the present disclosure, the third convolution layer 350 may output the third image 145 through a convolution operation.

제 2 DNN(300)의 제 1 컨볼루션 레이어(310), 제 2 컨볼루션 레이어(330) 및 제 3 컨볼루션 레이어(350)의 필터 커널의 개수, 필터 커널의 파라미터 등을 나타내는 DNN 설정 정보는 후술하는 바와 같이 복수 개일 수 있는데, 복수의 DNN 설정 정보는 제 1 DNN의 복수의 DNN 설정 정보와 연계되어야 한다. 제 2 DNN의 복수의 DNN 설정 정보와 제 1 DNN의 복수의 DNN 설정 정보 사이의 연계는, 제 1 DNN 및 제 2 DNN의 연계 학습을 통해 구현될 수 있다. DNN setting information indicating the number of filter kernels and parameters of the filter kernels of the first convolutional layer 310, the second convolutional layer 330, and the third convolutional layer 350 of the second DNN 300 is As will be described later, there may be a plurality of pieces, and a plurality of pieces of DNN configuration information should be associated with a plurality of pieces of DNN configuration information of the first DNN. The association between the plurality of DNN configuration information of the second DNN and the plurality of DNN configuration information of the first DNN may be implemented through association learning of the first DNN and the second DNN.

도 3은 제 2 DNN(300)이 세 개의 컨볼루션 레이어(310, 330, 350)와 두 개의 활성화 레이어(320, 340)를 포함하고 있는 것으로 도시하고 있으나, 이는 하나의 예시일 뿐이며, 구현예에 따라서, 컨볼루션 레이어 및 활성화 레이어의 개수는 다양하게 변경될 수 있다. 또한, 구현예에 따라서, 제 2 DNN(300)은 RNN(recurrent neural network)을 통해 구현될 수도 있다. 이 경우는 본 개시의 예시에 따른 제 2 DNN(300)의 CNN 구조를 RNN 구조로 변경하는 것을 의미한다.3 shows that the second DNN 300 includes three convolutional layers 310 , 330 , 350 and two activation layers 320 , 340 , but this is only an example, and the implementation Accordingly, the number of convolutional layers and activation layers may be variously changed. Also, according to an embodiment, the second DNN 300 may be implemented through a recurrent neural network (RNN). In this case, it means changing the CNN structure of the second DNN 300 according to the example of the present disclosure to the RNN structure.

일 실시예에서, AI 업스케일부(236)는 전술한 컨볼루션 연산 및 활성화 레이어의 연산을 위한 적어도 하나의 ALU(Arithmetic logic unit)를 포함할 수 있다. ALU는 프로세서로 구현될 수 있다. 컨볼루션 연산을 위해, ALU는 제 2 영상(135) 또는 이전 레이어에서 출력된 특징 맵의 샘플 값들과 필터 커널의 샘플 값들 사이의 곱 연산을 수행하는 곱셈기 및 곱셈의 결과 값들을 더하는 가산기를 포함할 수 있다. 또한, 활성화 레이어의 연산을 위해, ALU는 미리 결정된 시그모이드 함수, Tanh 함수 또는 ReLU 함수 등에서 이용되는 가중치를 입력된 샘플 값에 곱하는 곱셈기, 및 곱한 결과와 소정 값을 비교하여 입력된 샘플 값을 다음 레이어로 전달할지를 판단하는 비교기를 포함할 수 있다.In an embodiment, the AI upscaling unit 236 may include at least one arithmetic logic unit (ALU) for the above-described convolution operation and operation of the activation layer. The ALU may be implemented as a processor. For the convolution operation, the ALU includes a multiplier that performs a multiplication operation between the sample values of the feature map output from the second image 135 or the previous layer and the sample values of the filter kernel, and an adder that adds the result values of the multiplication. can In addition, for the operation of the activation layer, the ALU is a multiplier that multiplies an input sample value by a weight used in a predetermined sigmoid function, a Tanh function, or a ReLU function, and compares the multiplication result with a predetermined value to calculate the input sample value It may include a comparator that determines whether to transfer to the next layer.

이하에서, AI 설정부(238)가 업스케일 타겟을 결정하고, AI 업스케일부(236)가 업스케일 타겟에 맞춰 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하는 방법을 설명한다.Hereinafter, a method in which the AI setting unit 238 determines the upscaling target and the AI upscaling unit 236 AI upscales the second image 135 according to the upscaling target will be described.

일 실시예에서, AI 설정부(238)는 제 2 DNN에 세팅 가능한 복수의 DNN 설정 정보를 저장할 수 있다.In an embodiment, the AI setting unit 238 may store a plurality of DNN setting information settable in the second DNN.

여기서, DNN 설정 정보는 제 2 DNN에 포함되는 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수 및 각 필터 커널의 파라미터 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. Here, the DNN configuration information may include information on at least one of the number of convolutional layers included in the second DNN, the number of filter kernels for each convolutional layer, and parameters of each filter kernel.

복수의 DNN 설정 정보는 다양한 업스케일 타겟에 각각 대응될 수 있으며, 특정 업스케일 타겟에 대응되는 DNN 설정 정보에 기반하여 제 2 DNN이 동작할 수 있다. DNN 설정 정보에 따라 제 2 DNN이 서로 다른 구조를 가질 수 있다. 예를 들어, 어느 DNN 설정 정보에 따라 제 2 DNN이 3개의 컨볼루션 레이어를 포함할 수 있고, 다른 DNN 설정 정보에 따라 제 2 DNN이 4개의 컨볼루션 레이어를 포함할 수 있다.The plurality of DNN configuration information may respectively correspond to various upscale targets, and the second DNN may operate based on the DNN configuration information corresponding to a specific upscale target. The second DNN may have a different structure according to the DNN configuration information. For example, the second DNN may include three convolutional layers according to certain DNN configuration information, and the second DNN may include four convolutional layers according to other DNN configuration information.

일 실시예에서, DNN 설정 정보는 제 2 DNN에서 사용되는 필터 커널의 파라미터만을 포함할 수도 있다. 이 경우, 제 2 DNN의 구조는 변경되지 않는 대신, DNN 설정 정보에 따라 내부의 필터 커널의 파라미터만이 달라질 수 있다.In an embodiment, the DNN configuration information may include only parameters of a filter kernel used in the second DNN. In this case, the structure of the second DNN is not changed, but only the parameters of the internal filter kernel may be changed according to the DNN configuration information.

AI 설정부(238)는 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)의 AI 업스케일을 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 여기서 사용되는 복수의 DNN 설정 정보 각각은 미리 결정된 해상도 및/또는 미리 결정된 화질의 제 3 영상(145)을 획득하기 위한 정보로, 제 1 DNN과 연계하여 훈련된 것이다. The AI setting unit 238 may acquire DNN setting information for AI upscaling of the second image 135 among a plurality of DNN setting information. Each of the plurality of DNN configuration information used herein is information for acquiring the third image 145 of a predetermined resolution and/or predetermined image quality, and is trained in association with the first DNN.

예를 들어, 복수의 DNN 설정 정보 중 어느 하나의 DNN 설정 정보는 제 2 영상(135)의 해상도보다 2배 큰 해상도의 제 3 영상(145), 예를 들어, 2K (2048*1080)의 제 2 영상(135)보다 2배 큰 4K(4096*2160)의 제 3 영상(145)을 획득하기 위한 정보들을 포함할 수 있고, 다른 하나의 DNN 설정 정보는 제 2 영상(135)의 해상도보다 4배 큰 해상도의 제 3 영상(145), 예를 들어, 2K (2048*1080)의 제 2 영상(135)보다 4배 큰 8K(8192*4320)의 제 3 영상(145)을 획득하기 위한 정보들을 포함할 수 있다. For example, the DNN setting information of any one of the plurality of DNN setting information is the third image 145 having a resolution twice that of the second image 135, for example, the second image of 2K (2048 * 1080). It may include information for acquiring the third image 145 of 4K (4096*2160) that is twice as large as the second image 135 , and the other DNN setting information is 4 more than the resolution of the second image 135 . Information for obtaining a third image 145 of twice the resolution, for example, a third image 145 of 8K (8192 * 4320) that is 4 times larger than the second image 135 of 2K (2048 * 1080) may include

복수의 DNN 설정 정보 각각은 AI 부호화 장치(700)의 제 1 DNN의 DNN 설정 정보와 연계되어 만들어진 것이며, AI 설정부(238)는 제 1 DNN의 DNN 설정 정보의 축소 비율에 대응되는 확대 비율에 따라 복수의 DNN 설정 정보 중 하나의 DNN 설정 정보를 획득한다. 이를 위해, AI 설정부(238)는 제 1 DNN의 정보를 확인하여야 한다. 제 1 DNN의 정보를 AI 설정부(238)가 확인하기 위해, 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(200)는 AI 부호화 장치(700)로부터 제 1 DNN의 정보를 포함하는 AI 데이터를 수신한다. Each of the plurality of DNN setting information is created in association with the DNN setting information of the first DNN of the AI encoding device 700, and the AI setting unit 238 is set at an enlargement ratio corresponding to the reduction rate of the DNN setting information of the first DNN. Accordingly, one piece of DNN configuration information among a plurality of DNN configuration information is acquired. To this end, the AI setting unit 238 should check the information of the first DNN. In order for the AI setting unit 238 to check the information of the first DNN, the AI decoding apparatus 200 according to an embodiment receives AI data including the information of the first DNN from the AI encoding apparatus 700 .

다시 말하면, AI 설정부(238)는 AI 부호화 장치(700)로부터 수신되는 정보들을 이용하여, 제 1 영상(115)을 획득하기 위해 이용된 제 1 DNN의 DNN 설정 정보가 타겟하는 정보를 확인하고, 그와 연계 훈련된 제 2 DNN의 DNN 설정 정보를 획득할 수 있는 것이다.In other words, the AI setting unit 238 uses the information received from the AI encoding device 700 to identify information targeted by the DNN setting information of the first DNN used to obtain the first image 115 , and , it is possible to obtain the DNN setting information of the second DNN trained in association with it.

복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)의 AI 업스케일을 위한 DNN 설정 정보가 획득되면, DNN 설정 정보는 AI 업스케일부(236)로 전달되고, DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 2 DNN에 기초하여 입력 데이터가 처리될 수 있다.When DNN setting information for AI upscaling of the second image 135 is obtained among a plurality of DNN setting information, the DNN setting information is transmitted to the AI upscaling unit 236, and a second DNN operating according to the DNN setting information. Based on the input data may be processed.

예를 들어, AI 업스케일부(236)는 어느 하나의 DNN 설정 정보가 획득되면, 도 3에 도시된 제 2 DNN(300)의 제 1 컨볼루션 레이어(310), 제 2 컨볼루션 레이어(330) 및 제 3 컨볼루션 레이어(350) 각각에 대해서, 각 레이어에 포함되는 필터 커널의 개수와 필터 커널의 파라미터들을, 상기 획득된 DNN 설정 정보에 포함된 값으로 설정한다.For example, when any one DNN configuration information is obtained, the AI upscaling unit 236 includes the first convolutional layer 310 and the second convolutional layer 330 of the second DNN 300 shown in FIG. 3 . ) and the third convolutional layer 350, the number of filter kernels included in each layer and parameters of the filter kernels are set to values included in the obtained DNN configuration information.

구체적으로, AI 업스케일부(236)는 도 4에 도시된 제 2 DNN의 어느 하나의 컨볼루션 레이어에서 이용되는 3 X 3의 필터 커널의 파라미터들이 {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}이고, DNN 설정 정보의 변경이 있는 경우, 필터 커널의 파라미터들을 변경된 DNN 설정 정보에 포함된 파라미터들인 {2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2}로 교체할 수 있는 것이다.Specifically, the AI upscaling unit 236 determines that the parameters of the 3 X 3 filter kernel used in any one convolutional layer of the second DNN shown in FIG. 4 are {1, 1, 1, 1, 1, 1 , 1, 1, 1}, and when there is a change in DNN configuration information, the parameters of the filter kernel are changed to {2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, which are parameters included in the changed DNN configuration information. } can be replaced with

AI 설정부(238)는 AI 데이터에 포함된 정보에 기초하여 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)을 업스케일하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있는데, DNN 설정 정보를 획득하는데 이용되는 AI 데이터에 대해 구체적으로 설명한다. The AI setting unit 238 may acquire DNN setting information for upscaling the second image 135 among a plurality of DNN setting information based on the information included in the AI data, which is used to obtain the DNN setting information. AI data will be explained in detail.

일 실시예에서, AI 설정부(238)는 AI 데이터에 포함된 차이 정보에 기초하여, 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)을 업스케일하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차이 정보에 기초하여 원본 영상(105)의 해상도(예를 들어, 4K(4096*2160))가 제 1 영상(115)의 해상도(예를 들어, 2K (2048*1080))보다 2배 큰 것으로 확인된 경우, AI 설정부(238)는 제 2 영상(135)의 해상도를 2배 증가시킬 수 있는 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.In an embodiment, the AI setting unit 238 may acquire DNN setting information for upscaling the second image 135 among a plurality of DNN setting information based on the difference information included in the AI data. For example, based on the difference information, the resolution of the original image 105 (eg, 4K (4096 * 2160)) is higher than the resolution of the first image 115 (eg, 2K (2048 * 1080)). When it is confirmed that it is twice as large, the AI setting unit 238 may acquire DNN setting information capable of increasing the resolution of the second image 135 by two times.

다른 실시예에서, AI 설정부(238)는 AI 데이터에 포함된 제 1 영상(115) 관련 정보에 기초하여, 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. AI 설정부(238)는 영상 관련 정보들과 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 미리 결정하고, 제 1 영상(115) 관련 정보에 매핑된 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.In another embodiment, the AI setting unit 238 is based on the information related to the first image 115 included in the AI data, DNN setting information for AI upscaling the second image 135 among a plurality of DNN setting information. can be obtained. The AI setting unit 238 may determine a mapping relationship between the image related information and the DNN setting information in advance, and obtain DNN setting information mapped to the first image 115 related information.

도 5는 여러 영상 관련 정보들과 여러 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 나타내는 예시적인 도면이다.5 is an exemplary diagram illustrating a mapping relationship between various pieces of image-related information and various pieces of DNN configuration information.

도 5에 따른 실시예를 통해, 본 개시의 일 실시예의 AI 부호화/AI 복호화 과정은 해상도의 변화만을 고려하는 것이 아님을 알 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, SD, HD, Full HD와 같은 해상도, 10Mbps, 15Mbps, 20Mbps와 같은 비트레이트, 그리고 AV1, H.264, HEVC와 같은 코덱 정보를 개별적으로 또는 모두 고려하여 DNN 설정 정보의 선택이 이루어질 수 있다. 이러한 고려를 위해서는 AI 훈련 과정에서 각각의 요소들을 고려한 훈련이 부호화, 복호화 과정에 연계되어 이루어져야 한다(도 11 참조).5, it can be seen that the AI encoding/AI decoding process according to an embodiment of the present disclosure does not only consider a change in resolution. As shown in FIG. 5, DNN setting information considering resolutions such as SD, HD, Full HD, bitrates such as 10Mbps, 15Mbps, and 20Mbps, and codec information such as AV1, H.264, and HEVC individually or all selection can be made. For this consideration, training in consideration of each element in the AI training process should be performed in connection with the encoding and decoding processes (see FIG. 11 ).

따라서, 훈련 내용에 따라서 도 5에 도시된 바와 같이, 코덱 타입, 영상의 해상도 등을 포함하는 영상 관련 정보에 기반하여 복수의 DNN 설정 정보가 구비된 경우, AI 복호화 과정에서 전달받는 제 1 영상(115) 관련 정보에 기반하여 제 2 영상(135)의 AI 업스케일을 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.Accordingly, as shown in FIG. 5 according to the training content, when a plurality of DNN setting information is provided based on image-related information including a codec type and image resolution, the first image ( 115) DNN setting information for AI upscaling of the second image 135 may be acquired based on the related information.

즉, AI 설정부(238)는 도 5에 도시된 표의 좌측에 도시된 영상 관련 정보와 표 우측의 DNN 설정 정보를 매칭하고 있음으로써, 영상 관련 정보에 따른 DNN 설정 정보를 사용할 수 있는 것이다.That is, the AI setting unit 238 matches the image-related information shown on the left side of the table shown in FIG. 5 with the DNN setting information on the right side of the table, so that the DNN setting information according to the image-related information can be used.

도 5에 예시된 바와 같이, 제 1 영상(115) 관련 정보로부터 제 1 영상(115)의 해상도가 SD이고, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트가 10Mbps이고, 제 1 영상(115)이 AV1 코덱으로 제 1 부호화된 것으로 확인되면, AI 설정부(238)는 복수의 DNN 설정 정보 중 A DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 5 , from the information related to the first image 115 , the resolution of the first image 115 is SD, the bit rate of image data obtained as a result of the first encoding of the first image 115 is 10Mbps, , when it is confirmed that the first image 115 is first coded with the AV1 codec, the AI setting unit 238 may obtain A DNN setting information among a plurality of DNN setting information.

또한, 제 1 영상(115) 관련 정보로부터 제 1 영상(115)의 해상도가 HD이고, 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트가 15Mbps이고, 제 1 영상(115)이 H.264 코덱으로 제 1 부호화된 것으로 확인되면, AI 설정부(238)는 복수의 DNN 설정 정보 중 B DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. In addition, from the information related to the first image 115, the resolution of the first image 115 is HD, the bit rate of image data obtained as a result of the first encoding is 15Mbps, and the first image 115 is converted to H.264 codec. When it is confirmed that the first encoding is performed, the AI setting unit 238 may acquire B DNN setting information among a plurality of DNN setting information.

또한, 제 1 영상(115) 관련 정보로부터 제 1 영상(115)의 해상도가 Full HD이고, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트가 20Mbps이고, 제 1 영상(115)이 HEVC 코덱으로 제 1 부호화된 것으로 확인되면, AI 설정부(238)는 복수의 DNN 설정 정보 중 C DNN 설정 정보를 획득하고, 제 1 영상(115)의 해상도가 Full HD이고, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트가 15Mbps이고, 제 1 영상(115)이 HEVC 코덱으로 제 1 부호화된 것으로 확인되면, AI 설정부(238)는 복수의 DNN 설정 정보 중 D DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트가 20Mbps인지 또는 15Mbps인지에 따라 C DNN 설정 정보와 D DNN 설정 정보 중에서 어느 하나가 선택된다. 동일 해상도의 제 1 영상(115)을 동일 코덱으로 제 1 부호화하였을 때, 영상 데이터의 비트레이트가 서로 상이하다는 것은, 복원되는 영상의 화질이 서로 상이하다는 것을 의미한다. 따라서, 제 1 DNN과 제 2 DNN은 소정 화질에 기반하여 연계 훈련될 수 있으며, 이에 따라 AI 설정부(238)는 제 2 영상(135)의 화질을 나타내는, 영상 데이터의 비트레이트에 따라 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.Also, from the information related to the first image 115 , the resolution of the first image 115 is Full HD, the bit rate of image data obtained as a result of the first encoding of the first image 115 is 20 Mbps, and the first image ( 115) is confirmed to be first encoded with the HEVC codec, the AI setting unit 238 obtains C DNN setting information among a plurality of DNN setting information, the resolution of the first image 115 is Full HD, and the first When the bit rate of the image data obtained as a result of the first encoding of the image 115 is 15 Mbps and it is confirmed that the first image 115 is first encoded with the HEVC codec, the AI setting unit 238 sets a plurality of DNN setting information Among them, DNN configuration information can be obtained. Either one of the C DNN setting information and the D DNN setting information is selected according to whether the bit rate of the image data obtained as a result of the first encoding of the first image 115 is 20 Mbps or 15 Mbps. When the first image 115 of the same resolution is first encoded with the same codec, the fact that the bit rates of the image data are different from each other means that the image quality of the reconstructed images is different from each other. Accordingly, the first DNN and the second DNN may be jointly trained based on a predetermined image quality, and accordingly, the AI setting unit 238 sets the DNN according to the bit rate of the image data indicating the image quality of the second image 135 . information can be obtained.

또 다른 실시예에서, AI 설정부(238)는 제 1 복호화부(234)로부터 제공되는 정보(예측 모드 정보, 움직임 정보, 양자화 파라미터 정보 등)와 AI 데이터에 포함된 제 1 영상(115) 관련 정보를 모두 고려하여 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다. 예를 들어, AI 설정부(238)는 제 1 복호화부(234)로부터 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 과정에서 이용된 양자화 파라미터 정보를 전달받고, AI 데이터로부터 제 1 영상(115)의 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트를 확인하고, 양자화 파라미터 및 비트레이트에 대응하는 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다. 동일한 비트레이트라도 영상의 복잡도에 따라 복원 영상의 화질 정도에 차이가 있을 수 있으며, 비트레이트는 제 1 부호화되는 제 1 영상(115) 전체를 대표하는 값으로서 제 1 영상(115) 내에서도 각 프레임의 화질이 서로 다를 수 있다. 따라서, 제 1 복호화부(234)로부터 각 프레임 별로 획득할 수 있는 예측 모드 정보, 움직임 정보 및/또는 양자화 파라미터를 함께 고려하면, AI 데이터만 이용하는 것에 비해 제 2 영상(135)에 보다 적합한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. In another embodiment, the AI setting unit 238 relates to the information (prediction mode information, motion information, quantization parameter information, etc.) provided from the first decoder 234 and the first image 115 included in the AI data. DNN configuration information for AI upscaling of the second image 135 among a plurality of pieces of DNN configuration information may be acquired in consideration of all information. For example, the AI setting unit 238 receives quantization parameter information used in the first encoding process of the first image 115 from the first decoder 234 , and receives the quantization parameter information from the AI data of the first image 115 . The bit rate of the image data obtained as a result of encoding may be checked, and DNN setting information corresponding to the quantization parameter and the bit rate may be obtained. Even at the same bit rate, there may be a difference in the quality of the reconstructed image depending on the complexity of the image, and the bit rate is a value representative of the entire first image 115 to be first encoded, and the bit rate of each frame in the first image 115 is The picture quality may be different. Accordingly, when the prediction mode information, motion information, and/or quantization parameters obtainable from the first decoder 234 for each frame are considered together, the DNN setting more suitable for the second image 135 compared to using only AI data information can be obtained.

또한, 구현예에 따라, AI 데이터는 상호 약속된 DNN 설정 정보의 식별자를 포함할 수 있다. DNN 설정 정보의 식별자는, 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로, 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있도록, 제 1 DNN과 제 2 DNN 간 연계 훈련된 DNN 설정 정보의 쌍을 구분하기 위한 정보이다. AI 설정부(238)는 AI 데이터에 포함된 DNN 설정 정보의 식별자를 획득한 후, DNN 설정 정보의 식별자에 대응하는 DNN 설정 정보를 획득하고, AI 업스케일부(236)는 해당 DNN 설정 정보를 사용하여 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있다. 예를 들어, 제 1 DNN에 설정 가능한 복수의 DNN 설정 정보 각각을 가리키는 식별자와 제 2 DNN에 설정 가능한 복수의 DNN 설정 정보 각각을 가리키는 식별자가 미리 지정되어 있을 수 있다. 이 경우, 제 1 DNN 및 제 2 DNN 각각에 설정 가능한 DNN 설정 정보의 쌍에 대해 동일한 식별자가 지정될 수 있다. AI 데이터는 원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위해 제 1 DNN에 설정된 DNN 설정 정보의 식별자를 포함할 수 있다. AI 데이터를 수신한 AI 설정부(238)는 복수의 DNN 설정 정보 중 AI 데이터에 포함된 식별자가 가리키는 DNN 설정 정보를 획득하고, AI 업스케일부(236)는 해당 DNN 설정 정보를 이용하여 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있다.Also, depending on the implementation, the AI data may include an identifier of mutually agreed DNN configuration information. The identifier of the DNN setting information is an upscale target corresponding to the downscale target of the first DNN, and the DNN setting information trained in association between the first DNN and the second DNN so that the second image 135 can be AI upscaled. Information for distinguishing pairs of The AI setting unit 238 obtains the identifier of the DNN setting information included in the AI data, and then obtains the DNN setting information corresponding to the identifier of the DNN setting information, and the AI upscaling unit 236 receives the corresponding DNN setting information. It can be used to upscale the second image 135 by AI. For example, an identifier indicating each of a plurality of pieces of DNN configuration information configurable in the first DNN and an identifier indicating each of a plurality of pieces of DNN configuration information configurable in the second DNN may be predefined. In this case, the same identifier may be assigned to a pair of DNN configuration information configurable to each of the first DNN and the second DNN. The AI data may include an identifier of DNN setting information set in the first DNN for AI downscaling of the original image 105 . The AI setting unit 238 that has received the AI data acquires DNN setting information indicated by an identifier included in the AI data among a plurality of DNN setting information, and the AI upscaling unit 236 uses the corresponding DNN setting information to obtain the second The image 135 may be upscaled by AI.

또한, 구현예에 따라, AI 데이터는 DNN 설정 정보를 포함할 수도 있다. AI 설정부(238)는 AI 데이터에 포함된 DNN 설정 정보를 획득하고, AI 업스케일부(236)는 해당 DNN 설정 정보를 사용하여 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수도 있다.Also, according to implementation, AI data may include DNN configuration information. The AI setting unit 238 may obtain DNN setting information included in AI data, and the AI upscaling unit 236 may AI upscale the second image 135 using the corresponding DNN setting information.

구현예에 따라, DNN 설정 정보를 구성하는 정보들(예를 들어, 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수, 각 필터 커널의 파라미터 등)들이 룩업 테이블 형태로 저장되어 있는 경우, AI 설정부(238)는 AI 데이터에 포함된 정보에 기초하여 룩업 테이블 값들 중에서 선택된 일부를 조합하여 DNN 설정 정보를 획득하고, AI 업스케일부(236)는 해당 DNN 설정 정보를 사용하여 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수도 있다.According to the embodiment, when information constituting the DNN setting information (eg, the number of convolution layers, the number of filter kernels for each convolutional layer, parameters of each filter kernel, etc.) is stored in the form of a lookup table, The AI setting unit 238 obtains DNN setting information by combining some selected among the lookup table values based on information included in the AI data, and the AI upscaling unit 236 uses the corresponding DNN setting information to obtain the second image (135) may be AI upscaled.

구현예에 따라, AI 설정부(238)는 업스케일 타겟에 대응되는 DNN의 구조가 결정되면, 결정된 DNN의 구조에 대응하는 DNN 설정 정보, 예를 들어, 필터 커널의 파라미터들을 획득할 수도 있다.According to an embodiment, when the structure of the DNN corresponding to the upscale target is determined, the AI setting unit 238 may obtain DNN setting information corresponding to the determined structure of the DNN, for example, parameters of the filter kernel.

전술한 바와 같이, AI 설정부(238)는 제 1 DNN과 관련된 정보를 포함하는 AI 데이터를 통해 제 2 DNN의 DNN 설정 정보를 획득하고, AI 업스케일부(236)는 해당 DNN 설정 정보로 세팅된 제 2 DNN을 통해 제 2 영상(135)을 AI 업스케일하는 데, 이는, 제 2 영상(135)의 특징을 직접 분석하여 업스케일하는 것과 비교하여 메모리 사용량과 연산량이 감소될 수 있다.As described above, the AI setting unit 238 obtains DNN setting information of the second DNN through AI data including information related to the first DNN, and the AI upscaling unit 236 sets the DNN setting information to the corresponding DNN setting information. AI upscales the second image 135 through the second DNN, which can reduce memory usage and computational amount compared to upscaling by directly analyzing the characteristics of the second image 135 .

일 실시예에서, 제 2 영상(135)이 복수의 프레임으로 구성된 경우, AI 설정부(238)는 소정 개수의 프레임 별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득할 수 있고, 또는, 전체 프레임에 대해 공통된 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다.In an embodiment, when the second image 135 is composed of a plurality of frames, the AI setting unit 238 may independently acquire DNN setting information for each frame of a predetermined number, or a common DNN for all frames. It is also possible to obtain setting information.

도 6은 복수의 프레임으로 구성된 제 2 영상(135)을 도시하는 도면이다.6 is a diagram illustrating a second image 135 composed of a plurality of frames.

도 6에 도시된 바와 같이, 제 2 영상(135)은 t0 내지 tn에 대응하는 프레임들로 이루어질 수 있다.As shown in FIG. 6 , the second image 135 may include frames corresponding to t0 to tn.

일 예시에서, AI 설정부(238)는 AI 데이터를 통해 제 2 DNN의 DNN 설정 정보를 획득하고, AI 업스케일부(236)는 해당 DNN 설정 정보에 기초하여 t0 내지 tn에 대응하는 프레임들을 AI 업스케일할 수 있다. 즉, t0 내지 tn에 대응하는 프레임들이 공통된 DNN 설정 정보에 기초하여 AI 업스케일될 수 있다.In one example, the AI setting unit 238 obtains DNN setting information of the second DNN through AI data, and the AI upscaling unit 236 AI frames corresponding to t0 to tn based on the corresponding DNN setting information. can be upscaled. That is, frames corresponding to t0 to tn may be AI upscaled based on common DNN configuration information.

다른 예시에서, AI 설정부(238)는 t0 내지 tn에 대응하는 프레임들 중 일부의 프레임들, 예를 들어, t0 내지 ta에 대응하는 프레임들에 대해 AI 데이터로부터 'A' DNN 설정 정보를 획득하고, ta+1 내지 tb에 대응하는 프레임들에 대해 AI 데이터로부터 'B' DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 또한, AI 설정부(238)는 tb+1 내지 tn에 대응하는 프레임들에 대해 AI 데이터로부터 'C' DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 다시 말하면, AI 설정부(238)는 복수의 프레임들 중 소정 개수의 프레임을 포함하는 그룹마다 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득하고, AI 업스케일부(236)는 그룹 각각에 포함된 프레임들을 독립적으로 획득한 DNN 설정 정보로 AI 업스케일할 수 있다. In another example, the AI setting unit 238 obtains 'A' DNN setting information from AI data for some of the frames corresponding to t0 to tn, for example, frames corresponding to t0 to ta. and 'B' DNN configuration information may be obtained from AI data for frames corresponding to ta+1 to tb. Also, the AI setting unit 238 may obtain 'C' DNN setting information from AI data for frames corresponding to tb+1 to tn. In other words, the AI setting unit 238 independently obtains DNN setting information for each group including a predetermined number of frames among the plurality of frames, and the AI upscaling unit 236 independently selects the frames included in each group. AI upscaling is possible with the obtained DNN setting information.

또 다른 예시에서, AI 설정부(238)는 제 2 영상(135)을 구성하는 프레임별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득할 수도 있다. 예를 들어, 제 2 영상(135)이 3개의 프레임으로 구성되어 있는 경우, AI 설정부(238)는 첫 번째 프레임과 관련하여 DNN 설정 정보를 획득하고, 두 번째 프레임과 관련하여 DNN 설정 정보를 획득하고, 세 번째 프레임과 관련하여 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 즉, 첫 번째 프레임, 두 번째 프레임 및 세 번째 프레임 각각에 대해 DNN 설정 정보가 독립적으로 획득될 수 있다. 전술한, 제 1 복호화부(234)로부터 제공되는 정보(예측 모드 정보, 움직임 정보, 양자화 파라미터 정보 등)와 AI 데이터에 포함된 제 1 영상(115) 관련 정보에 기초하여 DNN 설정 정보가 획득되는 방식에 따라, 제 2 영상(135)을 구성하는 프레임별로 DNN 설정 정보가 독립적으로 획득될 수 있다. 왜냐하면, 모드 정보, 양자화 파라미터 정보 등은 제 2 영상(135)을 구성하는 프레임마다 독립적으로 결정될 수 있기 때문이다.In another example, the AI setting unit 238 may independently obtain DNN setting information for each frame constituting the second image 135 . For example, when the second image 135 consists of three frames, the AI setting unit 238 obtains DNN setting information in relation to the first frame, and DNN setting information in relation to the second frame. and may acquire DNN configuration information in relation to the third frame. That is, DNN configuration information may be independently obtained for each of the first frame, the second frame, and the third frame. DNN setting information is obtained based on information (prediction mode information, motion information, quantization parameter information, etc.) provided from the above-described first decoder 234 and information related to the first image 115 included in AI data According to the method, DNN setting information may be independently obtained for each frame constituting the second image 135 . This is because mode information, quantization parameter information, and the like can be independently determined for each frame constituting the second image 135 .

또 다른 예시에서, AI 데이터는 AI 데이터에 기초하여 획득되는 DNN 설정 정보가 어느 프레임까지 유효한 것인지를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, AI 데이터 내에 DNN 설정 정보가 ta 프레임까지 유효하다는 정보가 포함되어 있는 경우, AI 설정부(238)는 AI 데이터에 기초하여 DNN 설정 정보를 획득하고, AI 업스케일부(236)는 t0 내지 ta 프레임들을 해당 DNN 설정 정보로 AI 업스케일한다. 그리고, 다른 AI 데이터 내에 DNN 설정 정보가 tn 프레임까지 유효하다는 정보가 포함되어 있는 경우, AI 설정부(238)는 상기 다른 AI 데이터에 기초하여 DNN 설정 정보를 획득하고, AI 업스케일부(236)는 획득한 DNN 설정 정보로 ta+1 내지 tn 프레임들을 AI 업스케일할 수 있다.In another example, the AI data may include information indicating to which frame the DNN setting information obtained based on the AI data is valid. For example, if the AI data includes information that the DNN setting information is valid until the ta frame, the AI setting unit 238 acquires the DNN setting information based on the AI data, and the AI upscaling unit 236 is AI upscales t0 to ta frames with corresponding DNN configuration information. And, when the information that the DNN setting information is valid until the tn frame is included in the other AI data, the AI setting unit 238 acquires the DNN setting information based on the other AI data, and the AI upscaling unit 236 may AI upscale ta+1 to tn frames with the obtained DNN configuration information.

이하에서는, 도 7을 참조하여, 원본 영상(105)의 AI 부호화를 위한 AI 부호화 장치(700)에 대해 설명한다.Hereinafter, an AI encoding apparatus 700 for AI encoding of the original image 105 will be described with reference to FIG. 7 .

도 7은 일 실시예에 따른 AI 부호화 장치(700)의 구성을 나타내는 블록도이다.7 is a block diagram illustrating a configuration of an AI encoding apparatus 700 according to an embodiment.

도 7을 참조하면, AI 부호화 장치(700)는 AI 부호화부(710) 및 전송부(730)를 포함할 수 있다. AI 부호화부(710)는 AI 다운스케일부(712), 제 1 부호화부(714), 데이터 처리부(716) 및 AI 설정부(718)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 7 , the AI encoding apparatus 700 may include an AI encoding unit 710 and a transmission unit 730 . The AI encoder 710 may include an AI downscaler 712 , a first encoder 714 , a data processor 716 , and an AI setting unit 718 .

도 7은 AI 부호화부(710) 및 전송부(730)를 개별적인 장치로 도시하고 있으나, AI 부호화부(710) 및 전송부(730)는 하나의 프로세서를 통해 구현될 수 있다. 이 경우, 전용 프로세서로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 범용 프로세서와 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 또한, 전용 프로세서의 경우, 본 개시의 실시예를 구현하기 위한 메모리를 포함하거나, 외부 메모리를 이용하기 위한 메모리 처리부를 포함할 수 있다.7 illustrates the AI encoder 710 and the transmitter 730 as separate devices, the AI encoder 710 and the transmitter 730 may be implemented through one processor. In this case, it may be implemented as a dedicated processor, or may be implemented through a combination of an AP or a general-purpose processor such as a CPU or GPU and S/W. Also, in the case of a dedicated processor, a memory for implementing an embodiment of the present disclosure or a memory processing unit for using an external memory may be included.

또한, AI 부호화부(710) 및 전송부(730)는 복수의 프로세서로 구성될 수도 있다. 이 경우, 전용 프로세서들의 조합으로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 다수의 범용 프로세서들과 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 일 실시예에서, 제 1 부호화부(714)는 제 1 프로세서로 구성되고, AI 다운스케일부(712), 데이터 처리부(716) 및 AI 설정부(718)는 제 1 프로세서와 상이한 제 2 프로세서로 구현되고, 전송부(730)는 제 1 프로세서 및 제 2 프로세서와 상이한 제 3 프로세서로 구현될 수 있다.Also, the AI encoder 710 and the transmitter 730 may include a plurality of processors. In this case, it may be implemented as a combination of dedicated processors, or may be implemented through a combination of S/W with a plurality of general-purpose processors such as an AP, CPU, or GPU. In an embodiment, the first encoding unit 714 is configured as a first processor, and the AI downscale unit 712 , the data processing unit 716 and the AI setting unit 718 are configured as a second processor different from the first processor. In the implementation, the transmitter 730 may be implemented as a third processor different from the first processor and the second processor.

AI 부호화부(710)는 원본 영상(105)의 AI 다운스케일 및 제 1 영상(115)의 제 1 부호화를 수행하고, AI 부호화 데이터를 전송부(730)로 전달한다. 전송부(730)는 AI 부호화 데이터를 AI 복호화 장치(200)로 전송한다.The AI encoder 710 performs AI downscaling of the original image 105 and the first encoding of the first image 115 , and transmits the AI encoded data to the transmitter 730 . The transmitter 730 transmits the AI encoded data to the AI decoding apparatus 200 .

영상 데이터는 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 획득된 데이터를 포함한다. 영상 데이터는 제 1 영상(115) 내 픽셀 값들에 기초하여 획득되는 데이터, 예를 들어, 제 1 영상(115)과 제 1 영상(115)의 예측 데이터 사이의 차이인 잔차 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 영상 데이터는 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 과정에서 이용된 정보들을 포함한다. 예를 들어, 영상 데이터는 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하는데 이용된 예측 모드 정보, 움직임 정보 및 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하는데 이용된 양자화 파라미터 관련 정보 등을 포함할 수 있다.The image data includes data obtained as a result of the first encoding of the first image 115 . The image data may include data obtained based on pixel values in the first image 115 , for example, residual data that is a difference between the first image 115 and prediction data of the first image 115 . . In addition, the image data includes information used in the first encoding process of the first image 115 . For example, the image data may include prediction mode information used for first encoding the first image 115 , motion information, and quantization parameter related information used for first encoding the first image 115 , etc. .

AI 데이터는, AI 업스케일부(236)가 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. The AI data includes information that enables the AI upscaling unit 236 to AI upscale the second image 135 to an upscale target corresponding to the downscale target of the first DNN.

일 예에서, AI 데이터는 원본 영상(105)과 제 1 영상(115) 사이의 차이 정보를 포함할 수 있다. In one example, the AI data may include difference information between the original image 105 and the first image 115 .

일 예에서, AI 데이터는 제 1 영상(115) 관련 정보를 포함할 수도 있다. 제 1 영상(115) 관련 정보는, 제 1 영상(115)의 해상도, 제 1 영상(115)의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트 및 제 1 영상(115)의 제 1 부호화시 이용된 코덱 타입 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.In an example, the AI data may include information related to the first image 115 . The information related to the first image 115 is used for the resolution of the first image 115 , the bit rate of image data obtained as a result of the first encoding of the first image 115 , and the first encoding of the first image 115 . information on at least one of the specified codec types may be included.

일 실시예에서, AI 데이터는, 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로 제 2 영상(135)이 AI 업스케일될 수 있도록, 상호 약속된 DNN 설정 정보의 식별자를 포함할 수 있다.In an embodiment, the AI data may include an identifier of mutually agreed DNN configuration information so that the second image 135 can be AI upscaled to an upscale target corresponding to the downscale target of the first DNN. .

또한, 일 실시예에서, AI 데이터는 제 2 DNN에 세팅 가능한 DNN 설정 정보를 포함할 수도 있다.Also, in an embodiment, the AI data may include DNN configuration information settable in the second DNN.

AI 다운스케일부(712)는 제 1 DNN을 통해 원본 영상(105)으로부터 AI 다운스케일된 제 1 영상(115)을 획득할 수 있다. AI 다운스케일부(712)는 AI 설정부(718)로부터 제공된 DNN 설정 정보를 이용하여 원본 영상(105)을 AI 다운스케일할 수 있다.The AI downscaler 712 may acquire the AI downscaled first image 115 from the original image 105 through the first DNN. The AI downscaling unit 712 may AI downscale the original image 105 using the DNN setting information provided from the AI setting unit 718 .

AI 설정부(718)는 미리 결정된 기준에 기초하여 원본 영상(105)의 다운스케일 타겟을 결정할 수 있다.The AI setting unit 718 may determine a downscale target of the original image 105 based on a predetermined criterion.

다운스케일 타겟에 부합하는 제 1 영상(115)의 획득을 위해, AI 설정부(718)는 제 1 DNN에 세팅 가능한 복수의 DNN 설정 정보를 저장할 수 있다. AI 설정부(718)는 복수의 DNN 설정 정보 중 다운스케일 타겟에 대응하는 DNN 설정 정보를 획득하고, 획득된 DNN 설정 정보를 AI 다운스케일부(712)로 제공한다.In order to acquire the first image 115 matching the downscale target, the AI setting unit 718 may store a plurality of settable DNN setting information in the first DNN. The AI setting unit 718 obtains DNN setting information corresponding to the downscale target among a plurality of DNN setting information, and provides the obtained DNN setting information to the AI downscale unit 712 .

상기 복수의 DNN 설정 정보 각각은 미리 결정된 해상도 및/또는 미리 결정된 화질의 제 1 영상(115)을 획득하기 위해 훈련된 것일 수 있다. 예를 들어, 복수의 DNN 설정 정보 중 어느 하나의 DNN 설정 정보는 원본 영상(105)의 해상도보다 1/2배만큼 작은 해상도의 제 1 영상(115), 예를 들어, 4K(4096*2160)의 원본 영상(105)보다 1/2배 작은 2K (2048*1080)의 제 1 영상(115)을 획득하기 위한 정보들을 포함할 수 있고, 다른 하나의 DNN 설정 정보는 원본 영상(105)의 해상도보다 1/4배만큼 작은 해상도의 제 1 영상(115), 예를 들어, 8K(8192*4320)의 원본 영상(105)보다 1/4배 작은 2K (2048*1080)의 제 1 영상(115)을 획득하기 위한 정보들을 포함할 수 있다.Each of the plurality of pieces of DNN configuration information may be trained to acquire the first image 115 having a predetermined resolution and/or a predetermined image quality. For example, the DNN setting information of any one of the plurality of DNN setting information is the first image 115 having a resolution that is 1/2 times smaller than the resolution of the original image 105, for example, 4K (4096 * 2160) may include information for obtaining the first image 115 of 2K (2048 * 1080) that is 1/2 times smaller than the original image 105 of A first image 115 of a resolution of 1/4 times smaller than that of a first image 115, for example, a first image 115 of 2K (2048*1080) which is 1/4 times smaller than an original image 105 of 8K (8192*4320). ) may include information for obtaining

구현예에 따라, DNN 설정 정보를 구성하는 정보들(예를 들어, 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수, 각 필터 커널의 파라미터 등)이 룩업 테이블 형태로 저장되어 있는 경우, AI 설정부(718)는 다운스케일 타겟에 따라 룩업 테이블 값들 중에서 선택된 일부를 조합하여 DNN 설정 정보를 획득하고, 획득한 DNN 설정 정보를 AI 다운스케일부(712)로 제공할 수도 있다.According to the embodiment, when information constituting the DNN setting information (eg, the number of convolution layers, the number of filter kernels for each convolutional layer, parameters of each filter kernel, etc.) is stored in the form of a lookup table, The AI setting unit 718 may obtain DNN setting information by combining some selected among the lookup table values according to the downscale target, and may provide the obtained DNN setting information to the AI downscaling unit 712 .

구현예에 따라, AI 설정부(718)는 다운스케일 타겟에 대응되는 DNN의 구조를 결정하고, 결정된 DNN의 구조에 대응하는 DNN 설정 정보, 예를 들어, 필터 커널의 파라미터들을 획득할 수도 있다.According to an embodiment, the AI setting unit 718 may determine the structure of the DNN corresponding to the downscale target, and obtain DNN setting information corresponding to the determined structure of the DNN, for example, parameters of the filter kernel.

원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위한 복수의 DNN 설정 정보는, 제 1 DNN과 제 2 DNN이 연계 훈련됨으로써, 최적화된 값을 가질 수 있다. 여기서, 각 DNN 설정 정보는 제 1 DNN에 포함되는 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수 및 각 필터 커널의 파라미터 중 적어도 하나를 포함한다.The plurality of DNN configuration information for AI downscaling of the original image 105 may have an optimized value by performing joint training of the first DNN and the second DNN. Here, each DNN configuration information includes at least one of the number of convolutional layers included in the first DNN, the number of filter kernels for each convolutional layer, and parameters of each filter kernel.

AI 다운스케일부(712)는 원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위해 결정된 DNN 설정 정보로 제 1 DNN을 세팅하여, 소정 해상도 및/또는 소정 화질의 제 1 영상(115)을 제 1 DNN을 통해 획득할 수 있다. 복수의 DNN 설정 정보 중 원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위한 DNN 설정 정보가 획득되면, 제 1 DNN 내 각 레이어는 DNN 설정 정보에 포함된 정보들에 기초하여 입력된 데이터를 처리할 수 있다.The AI downscaling unit 712 sets the first DNN as the DNN setting information determined for the AI downscaling of the original image 105, and converts the first image 115 of a predetermined resolution and/or a predetermined quality to the first DNN. can be obtained through When DNN setting information for AI downscaling of the original image 105 is obtained among a plurality of DNN setting information, each layer in the first DNN may process input data based on information included in the DNN setting information. .

이하에서는, AI 설정부(718)가 다운스케일 타겟을 결정하는 방법에 대해 설명한다. 상기 다운스케일 타겟은 예를 들어, 원본 영상(105)으로부터 얼마나 해상도가 감소한 제 1 영상(115)을 획득해야 하는지를 나타낼 수 있다.Hereinafter, a method for the AI setting unit 718 to determine the downscale target will be described. The downscale target may indicate, for example, how much the first image 115 with reduced resolution should be obtained from the original image 105 .

AI 설정부(718)는 하나 이상의 입력 정보를 획득한다. 일 실시예에서, 입력 정보는 제 1 영상(115)의 타겟 해상도, 영상 데이터의 타겟 비트레이트, 영상 데이터의 비트레이트 타입(예를 들어, variable bitrate 타입, constant bitrate 타입 또는 average bitrate 타입 등), AI 다운스케일이 적용되는 컬러 포맷(휘도 성분, 색차 성분, 레드 성분, 그린 성분 또는 블루 성분 등), 제 1 영상(115)의 제 1 부호화를 위한 코덱 타입, 압축 히스토리 정보, 원본 영상(105)의 해상도 및 원본 영상(105)의 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The AI setting unit 718 acquires one or more pieces of input information. In an embodiment, the input information includes a target resolution of the first image 115, a target bitrate of the image data, a bitrate type of the image data (eg, a variable bitrate type, a constant bitrate type, or an average bitrate type, etc.); Color format to which AI downscale is applied (luminance component, chrominance component, red component, green component, or blue component, etc.), codec type for the first encoding of the first image 115, compression history information, and the original image 105 may include at least one of a resolution of , and a type of the original image 105 .

하나 이상의 입력 정보는 AI 부호화 장치(700)에 미리 저장되거나, 사용자로부터 입력받은 정보를 포함할 수 있다.The one or more pieces of input information may include information previously stored in the AI encoding apparatus 700 or received from a user.

AI 설정부(718)는 입력 정보에 기초하여 AI 다운스케일부(712)의 동작을 제어한다. 일 실시예에서, AI 설정부(718)는 입력 정보에 따라 다운스케일 타겟을 결정하고, 결정된 다운스케일 타겟에 대응하는 DNN 설정 정보를 AI 다운스케일부(712)로 제공할 수 있다.The AI setting unit 718 controls the operation of the AI downscale unit 712 based on the input information. In an embodiment, the AI setting unit 718 may determine a downscale target according to the input information, and provide DNN setting information corresponding to the determined downscale target to the AI downscale unit 712 .

일 실시예에서, AI 설정부(718)는 입력 정보의 적어도 일부를 제 1 부호화부(714)로 전달하여 제 1 부호화부(714)가 특정 값의 비트레이트, 특정 타입의 비트레이트 및 특정 코덱으로 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하게 할 수도 있다.In an embodiment, the AI setting unit 718 transmits at least a portion of the input information to the first encoder 714 so that the first encoder 714 can select a specific value of a bitrate, a specific type of bitrate, and a specific codec. may cause the first image 115 to be first encoded.

일 실시예에서, AI 설정부(718)는 압축률(예를 들어, 원본 영상(105)과 제 1 영상(115) 사이의 해상도 차이, 타겟 비트레이트), 압축 품질(예를 들어, 비트레이트 타입), 압축 히스토리 정보 및 원본 영상(105)의 타입 중 적어도 하나에 기초하여 다운스케일 타겟을 결정할 수 있다. In an embodiment, the AI setting unit 718 sets the compression rate (eg, the difference in resolution between the original image 105 and the first image 115 , the target bit rate), and the compression quality (eg, the bit rate type). ), compression history information, and a downscale target may be determined based on at least one of the type of the original image 105 .

일 예에서, AI 설정부(718)는 미리 설정되거나, 사용자로부터 입력받은 압축률 또는 압축 품질 등에 기반하여 다운스케일 타겟을 결정할 수 있다. In one example, the AI setting unit 718 may determine a downscale target based on a preset or a compression rate or compression quality input from a user.

다른 예로, AI 설정부(718)는 AI 부호화 장치(700)에 저장된 압축 히스토리 정보를 이용하여 다운스케일 타겟을 결정할 수도 있다. 예를 들어, AI 부호화 장치(700)가 이용할 수 있는 압축 히스토리 정보에 따르면, 사용자가 선호하는 부호화 품질 또는 압축률 등이 결정될 수 있으며, 압축 히스토리 정보에 기초하여 결정된 부호화 품질 등에 따라 다운스케일 타겟이 결정될 수 있다. 예를 들면, 압축 히스토리 정보에 따라 가장 많이 이용된 적이 있는 부호화 품질에 따라 제 1 영상(115)의 해상도, 화질 등이 결정될 수 있다. As another example, the AI setting unit 718 may determine the downscale target by using the compression history information stored in the AI encoding apparatus 700 . For example, according to the compression history information available to the AI encoding apparatus 700, the encoding quality or compression rate preferred by the user may be determined, and the downscale target may be determined according to the encoding quality determined based on the compression history information. can For example, the resolution and quality of the first image 115 may be determined according to the encoding quality that has been most frequently used according to the compression history information.

또 다른 예로, AI 설정부(718)는 압축 히스토리 정보에 따라 소정의 임계 값보다 많이 이용된 적이 있는 부호화 품질(예를 들면, 소정의 임계값보다 많이 이용된 적이 있는 부호화 품질들의 평균 품질)에 기초하여 다운스케일 타겟을 결정할 수도 있다. As another example, the AI setting unit 718 may set the encoding quality that has been used more than a predetermined threshold value (eg, average quality of encoding qualities that have been used more than a predetermined threshold value) according to the compression history information. Based on the downscale target may be determined.

또 다른 예로, AI 설정부(718)는 원본 영상(105)의 해상도, 타입(예를 들어, 파일의 형식)등에 기초하여 다운스케일 타겟을 결정할 수도 있다.As another example, the AI setting unit 718 may determine the downscale target based on the resolution and type (eg, file format) of the original image 105 .

일 실시예에서, 원본 영상(105)이 복수의 프레임으로 구성된 경우, AI 설정부(718)는 소정 개수의 프레임 별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득하고, 독립적으로 획득한 DNN 설정 정보를 AI 다운스케일부(712)로 제공할 수도 있다.In one embodiment, when the original image 105 is composed of a plurality of frames, the AI setting unit 718 independently acquires DNN setting information for each predetermined number of frames, and uses the independently acquired DNN setting information to AI downscaling. A portion 712 may be provided.

일 예시에서, AI 설정부(718)는 원본 영상(105)을 구성하는 프레임들을 소정 개수의 그룹으로 구분하고, 각 그룹별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득할 수 있다. 각 그룹에 대해 서로 동일하거나 서로 상이한 DNN 설정 정보가 획득될 수 있다. 그룹들에 포함된 프레임들의 개수는 그룹별로 동일하거나 상이할 수 있다.In one example, the AI setting unit 718 may divide the frames constituting the original image 105 into a predetermined number of groups, and independently obtain DNN setting information for each group. The same or different DNN configuration information may be obtained for each group. The number of frames included in the groups may be the same or different for each group.

다른 예시에서, AI 설정부(718)는 원본 영상(105)을 구성하는 프레임별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 결정할 수 있다. 각각의 프레임에 대해 서로 동일하거나 서로 상이한 DNN 설정 정보가 획득될 수 있다.In another example, the AI setting unit 718 may independently determine DNN setting information for each frame constituting the original image 105 . The same or different DNN configuration information may be obtained for each frame.

이하에서는, AI 다운스케일의 기반이 되는 제 1 DNN(800)의 예시적인 구조에 대해 설명한다.Hereinafter, an exemplary structure of the first DNN 800 as a basis for AI downscaling will be described.

도 8은 원본 영상(105)의 AI 다운스케일을 위한 제 1 DNN(800)을 나타내는 예시적인 도면이다.FIG. 8 is an exemplary diagram illustrating a first DNN 800 for AI downscaling of an original image 105 .

도 8에 도시된 바와 같이, 원본 영상(105)은 제 1 컨볼루션 레이어(810)로 입력된다. 제 1 컨볼루션 레이어(810)는 5 x 5의 크기의 32개의 필터 커널을 이용하여 원본 영상(105)에 대해 컨볼루션 처리를 한다. 컨볼루션 처리 결과 생성된 32개의 특징 맵은 제 1 활성화 레이어(820)로 입력된다. As shown in FIG. 8 , the original image 105 is input to the first convolutional layer 810 . The first convolutional layer 810 performs convolution processing on the original image 105 using 32 filter kernels having a size of 5×5. The 32 feature maps generated as a result of the convolution process are input to the first activation layer 820 .

제 1 활성화 레이어(820)는 32개의 특징 맵에 대해 비선형(Non-linear) 특성을 부여할 수 있다.The first activation layer 820 may provide non-linear characteristics to 32 feature maps.

제 1 활성화 레이어(820)는 제 1 컨볼루션 레이어(810)로부터 출력되는 특징 맵들의 샘플 값들을 제 2 컨볼루션 레이어(830)로 전달할지 여부를 결정한다. 예를 들어, 특징 맵들의 샘플 값들 중 어떤 샘플 값들은 제 1 활성화 레이어(820)에 의해 활성화되어 제 2 컨볼루션 레이어(830)로 전달되고, 어떤 샘플 값들은 제 1 활성화 레이어(820)에 의해 비활성화되어 제 2 컨볼루션 레이어(830)로 전달되지 않는다. 제 1 컨볼루션 레이어(810)로부터 출력되는 특징 맵들이 나타내는 정보가 제 1 활성화 레이어(820)에 의해 강조된다.The first activation layer 820 determines whether to transfer sample values of the feature maps output from the first convolution layer 810 to the second convolution layer 830 . For example, some sample values among the sample values of the feature maps are activated by the first activation layer 820 and transmitted to the second convolution layer 830 , and some sample values are activated by the first activation layer 820 . It is deactivated and is not transmitted to the second convolution layer 830 . Information indicated by the feature maps output from the first convolutional layer 810 is emphasized by the first activation layer 820 .

제 1 활성화 레이어(820)의 출력(825)이 제 2 컨볼루션 레이어(830)로 입력된다. 제 2 컨볼루션 레이어(830)는 5 x 5의 크기의 32개의 필터 커널을 이용하여 입력 데이터에 대해 컨볼루션 처리를 한다. 컨볼루션 처리 결과 출력된 32개의 특징 맵은 제 2 활성화 레이어(840)로 입력되고, 제 2 활성화 레이어(840)는 32개의 특징 맵에 대해 비선형 특성을 부여할 수 있다. The output 825 of the first activation layer 820 is input to the second convolution layer 830 . The second convolution layer 830 performs convolution processing on input data using 32 filter kernels having a size of 5×5. The 32 feature maps output as a result of the convolution process are input to the second activation layer 840 , and the second activation layer 840 may provide nonlinear characteristics to the 32 feature maps.

제 2 활성화 레이어(840)의 출력(845)은 제 3 컨볼루션 레이어(850)로 입력된다. 제 3 컨볼루션 레이어(850)는 5 x 5의 크기의 1개의 필터 커널을 이용하여 입력된 데이터에 대해 컨볼루션 처리를 한다. 컨볼루션 처리 결과 제 3 컨볼루션 레이어(850)로부터 1개의 영상이 출력될 수 있다. 제 3 컨볼루션 레이어(850)는 최종 영상을 출력하기 위한 레이어로서 1개의 필터 커널을 이용하여 1개의 출력을 획득한다. 본 개시의 예시에 따르면, 제 3 컨볼루션 레이어(850)는 컨벌루션 연산 결과를 통해 제 1 영상(115)을 출력할 수 있다.An output 845 of the second activation layer 840 is input to the third convolutional layer 850 . The third convolution layer 850 performs convolution processing on input data using one filter kernel having a size of 5×5. As a result of the convolution processing, one image may be output from the third convolutional layer 850 . The third convolutional layer 850 is a layer for outputting a final image and obtains one output by using one filter kernel. According to the example of the present disclosure, the third convolution layer 850 may output the first image 115 through the convolution operation result.

제 1 DNN(800)의 제 1 컨볼루션 레이어(810), 제 2 컨볼루션 레이어(830) 및 제 3 컨볼루션 레이어(850)의 필터 커널의 개수, 필터 커널의 파라미터 등을 나타내는 DNN 설정 정보는 복수 개일 수 있는데, 복수의 DNN 설정 정보는 제 2 DNN의 복수의 DNN 설정 정보와 연계되어야 한다. 제 1 DNN의 복수의 DNN 설정 정보와 제 2 DNN의 복수의 DNN 설정 정보 사이의 연계는, 제 1 DNN 및 제 2 DNN의 연계 학습을 통해 구현될 수 있다. DNN setting information indicating the number of filter kernels and parameters of the filter kernels of the first convolutional layer 810, the second convolutional layer 830, and the third convolutional layer 850 of the first DNN 800 is There may be a plurality, and the plurality of DNN configuration information should be associated with the plurality of DNN configuration information of the second DNN. The association between the plurality of DNN configuration information of the first DNN and the plurality of DNN configuration information of the second DNN may be implemented through association learning of the first DNN and the second DNN.

도 8은 제 1 DNN(800)이 세 개의 컨볼루션 레이어(810, 830, 850)와 두 개의 활성화 레이어(820, 840)를 포함하고 있는 것으로 도시하고 있으나, 이는 하나의 예시일 뿐이며, 구현예에 따라서, 컨볼루션 레이어 및 활성화 레이어의 개수는 다양하게 변경될 수 있다. 또한, 구현예에 따라서, 제 1 DNN(800)은 RNN(recurrent neural network)을 통해 구현될 수도 있다. 이 경우는 본 개시의 예시에 따른 제 1 DNN(800)의 CNN 구조를 RNN 구조로 변경하는 것을 의미한다.8 illustrates that the first DNN 800 includes three convolutional layers 810 , 830 , 850 and two activation layers 820 , 840 , but this is only an example, and the implementation Accordingly, the number of convolutional layers and activation layers may be variously changed. Also, according to an embodiment, the first DNN 800 may be implemented through a recurrent neural network (RNN). In this case, it means changing the CNN structure of the first DNN 800 according to the example of the present disclosure to the RNN structure.

일 실시예에서, AI 다운스케일부(712)는 컨볼루션 연산 및 활성화 레이어의 연산을 위한 적어도 하나의 ALU를 포함할 수 있다. ALU는 프로세서로 구현될 수 있다. 컨볼루션 연산을 위해, ALU는 원본 영상(105) 또는 이전 레이어에서 출력된 특징 맵의 샘플 값들과 필터 커널의 샘플 값들 사이의 곱 연산을 수행하는 곱셈기 및 곱셈의 결과 값들을 더하는 가산기를 포함할 수 있다. 또한, 활성화 레이어의 연산을 위해, ALU는 미리 결정된 시그모이드 함수, Tanh 함수 또는 ReLU 함수 등에서 이용되는 가중치를 입력된 샘플 값에 곱하는 곱셈기, 및 곱한 결과와 소정 값을 비교하여 입력된 샘플 값을 다음 레이어로 전달할지를 판단하는 비교기를 포함할 수 있다.In an embodiment, the AI downscaling unit 712 may include at least one ALU for a convolution operation and an activation layer operation. The ALU may be implemented as a processor. For the convolution operation, the ALU may include a multiplier that performs a multiplication operation between the sample values of the feature map output from the original image 105 or the previous layer and the sample values of the filter kernel, and an adder that adds the result values of the multiplication. there is. In addition, for the operation of the activation layer, the ALU is a multiplier that multiplies an input sample value by a weight used in a predetermined sigmoid function, a Tanh function, or a ReLU function, and compares the multiplication result with a predetermined value to calculate the input sample value It may include a comparator that determines whether to transfer to the next layer.

다시 도 7을 참조하면, AI 설정부(718)는 AI 데이터를 데이터 처리부(716)로 전달한다. AI 데이터는, AI 업스케일부(236)가 제 1 DNN의 다운스케일 타겟에 대응하는 업스케일 타겟으로 제 2 영상(135)을 AI 업스케일할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. Referring back to FIG. 7 , the AI setting unit 718 transmits AI data to the data processing unit 716 . The AI data includes information that enables the AI upscaling unit 236 to AI upscale the second image 135 to an upscale target corresponding to the downscale target of the first DNN.

AI 다운스케일부(712)로부터 제 1 영상(115)을 전달받은 제 1 부호화부(714)는 주파수 변환 기반의 영상 압축 방법에 따라 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하여 제 1 영상(115)이 가지는 정보량을 감축시킬 수 있다. 소정의 코덱(예를 들어, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 또는 AV1)을 통한 제 1 부호화 결과, 영상 데이터가 획득된다. 영상 데이터는 소정의 코덱의 규칙, 즉 신택스에 따라 획득된다. 예를 들어, 영상 데이터는 제 1 영상(115)과 제 1 영상(115)의 예측 데이터 사이의 차이인 잔차 데이터, 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하는데 이용된 예측 모드 정보, 움직임 정보 및 제 1 영상(115)을 제 1 부호화하는데 이용된 양자화 파라미터 관련 정보 등을 포함할 수 있다.The first encoder 714 receiving the first image 115 from the AI downscaler 712 first encodes the first image 115 according to the frequency transformation-based image compression method to obtain the first image 115 . ) can reduce the amount of information it has. As a result of the first encoding through a predetermined codec (eg, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9, or AV1), image data is obtained. The image data is obtained according to a rule of a predetermined codec, that is, a syntax. For example, the image data includes residual data that is a difference between the first image 115 and the prediction data of the first image 115 , prediction mode information used to first encode the first image 115 , motion information, and Information related to a quantization parameter used to first encode the first image 115 may be included.

제 1 부호화부(714)의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터는 데이터 처리부(716)로 제공된다. The image data obtained as a result of the first encoding by the first encoder 714 is provided to the data processor 716 .

데이터 처리부(716)는 제 1 부호화부(714)로부터 수신된 영상 데이터와 AI 설정부(718)로부터 수신된 AI 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터를 생성한다. The data processing unit 716 generates AI encoded data including the image data received from the first encoding unit 714 and the AI data received from the AI setting unit 718 .

일 실시예에서, 데이터 처리부(716)는 영상 데이터와 AI 데이터를 각각 분리된 상태로 포함하는 AI 부호화 데이터를 생성할 수 있다. 일 예로, AI 데이터는 HDMI 스트림 내의 VSIF(Vendor Specific InfoFrame)에 포함될 수 있다.In an embodiment, the data processing unit 716 may generate AI-encoded data including image data and AI data in a separate state. As an example, AI data may be included in a Vendor Specific InfoFrame (VSIF) in the HDMI stream.

다른 실시예에서, 데이터 처리부(716)는 제 1 부호화부(714)에 의한 제 1 부호화 결과로 획득되는 영상 데이터 내에 AI 데이터를 포함시키고, 해당 영상 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터를 생성할 수 있다. 일 예로, 데이터 처리부(716)는 영상 데이터에 해당하는 비트스트림과 AI 데이터에 해당하는 비트스트림을 결합하여 하나의 비트스트림 형태의 영상 데이터를 생성할 수도 있다. 이를 위해, 데이터 처리부(716)는 AI 데이터를 0 또는 1의 값을 갖는 비트들, 즉 비트스트림으로 표현할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 처리부(716)는 제 1 부호화 결과로 획득되는 비트스트림의 부가 정보 영역인 SEI(Supplemental enhancement information)에 AI 데이터에 해당하는 비트스트림을 포함시킬 수 있다.In another embodiment, the data processing unit 716 may include AI data in image data obtained as a result of the first encoding by the first encoding unit 714 and generate AI encoded data including the corresponding image data. . For example, the data processing unit 716 may generate image data in the form of one bitstream by combining a bitstream corresponding to image data and a bitstream corresponding to AI data. To this end, the data processing unit 716 may express AI data as bits having a value of 0 or 1, that is, a bitstream. In an embodiment, the data processing unit 716 may include a bitstream corresponding to AI data in supplemental enhancement information (SEI), which is an additional information area of a bitstream obtained as a result of the first encoding.

AI 부호화 데이터는 전송부(730)로 전송된다. 전송부(730)는 네트워크를 통해 AI 부호화 결과 획득된 AI 부호화 데이터를 전송한다.AI-encoded data is transmitted to the transmitter 730 . The transmitter 730 transmits the AI-encoded data obtained as a result of the AI-encoding through a network.

일 실시예에서, AI 부호화 데이터는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 등을 포함하는 데이터 저장 매체에 저장될 수도 있다.In one embodiment, the AI encoded data is a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk medium) may be stored in a data storage medium including

도 9는 일 실시예에 따른 AI 부호화 데이터(900)의 구조를 나타내는 도면이다.9 is a diagram illustrating a structure of AI-encoded data 900 according to an embodiment.

전술한 바와 같이, AI 부호화 데이터(900) 내에 AI 데이터(912)와 영상 데이터(932)가 분리되어 포함될 수 있다. 여기서, AI 부호화 데이터(900)는 MP4, AVI, MKV, FLV 등의 컨테이너 포맷일 수 있다. AI 부호화 데이터(900)는 메타데이터 박스(910)와 미디어데이터 박스(930)로 구성될 수 있다. As described above, the AI data 912 and the image data 932 may be separately included in the AI encoded data 900 . Here, the AI-encoded data 900 may be in a container format such as MP4, AVI, MKV, or FLV. The AI-encoded data 900 may include a metadata box 910 and a media data box 930 .

메타데이터 박스(910)에는 미디어데이터 박스(930)에 포함된 영상 데이터(932)에 관한 정보가 포함된다. 예를 들어, 메타데이터 박스(910)에는 제 1 영상(115)의 종류, 제 1 영상(115)의 부호화에 사용된 코덱의 종류 및 제 1 영상(115)의 재생 시간 등에 관한 정보가 포함될 수 있다. 또한, 메타데이터 박스(910)에는 AI 데이터(912)가 포함될 수 있다. AI 데이터(912)는 소정 컨테이너 포맷에서 제공하는 부호화 방식에 따라 부호화되어, 메타데이터 박스(910)에 저장될 수 있다. The metadata box 910 includes information about the image data 932 included in the media data box 930 . For example, the metadata box 910 may include information about the type of the first image 115 , the type of codec used to encode the first image 115 , and the playback time of the first image 115 . there is. Also, AI data 912 may be included in the metadata box 910 . The AI data 912 may be encoded according to an encoding method provided by a predetermined container format and stored in the metadata box 910 .

미디어데이터 박스(930)는 소정의 영상 압축 방식의 신택스에 따라 생성된 영상 데이터(932)를 포함할 수 있다.The media data box 930 may include image data 932 generated according to the syntax of a predetermined image compression method.

도 10은 다른 실시예에 따른 AI 부호화 데이터(1000)의 구조를 나타내는 도면이다.10 is a diagram illustrating a structure of AI-encoded data 1000 according to another embodiment.

도 10을 참조하면, AI 데이터(1034)는 영상 데이터(1032)에 포함될 수도 있다. AI 부호화 데이터(1000)는 메타데이터 박스(1010)와 미디어데이터 박스(1030)를 포함할 수 있는데, AI 데이터(1034)가 영상 데이터(1032)에 포함된 경우, 메타데이터 박스(1010)에는 AI 데이터(1034)가 포함되지 않을 수 있다.Referring to FIG. 10 , AI data 1034 may be included in image data 1032 . The AI-encoded data 1000 may include a metadata box 1010 and a media data box 1030 . When the AI data 1034 is included in the image data 1032 , the AI data box 1010 contains the AI data. Data 1034 may not be included.

미디어데이터 박스(1030)에는 AI 데이터(1034)를 포함하는 영상 데이터(1032)가 포함된다. 일 예로, AI 데이터(1034)는 영상 데이터(1032)의 부가 정보 영역에 포함될 수 있다. The media data box 1030 includes image data 1032 including AI data 1034 . For example, the AI data 1034 may be included in the additional information area of the image data 1032 .

이하에서는, 도 11을 참조하여, 제 1 DNN(800)과 제 2 DNN(300)을 연계 훈련시키는 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, a method for jointly training the first DNN 800 and the second DNN 300 will be described with reference to FIG. 11 .

도 11은 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)을 훈련시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.11 is a diagram for explaining a method of training the first DNN 800 and the second DNN 300 .

일 실시예에서 AI 부호화 과정을 통해 AI 부호화된 원본 영상(105)이 AI 복호화 과정을 통해 제 3 영상(145)으로 복원되는데, AI 복호화 결과 획득된 제 3 영상(145)과 원본 영상(105)과의 유사성을 유지하기 위해서는 AI 부호화 과정 및 AI 복호화 과정에 연관성이 필요하다. 즉, AI 부호화 과정에서 손실된 정보를 AI 복호화 과정에서 복원할 수 있어야 하는데, 이를 위해 제 1 DNN(800)과 제 2 DNN(300)의 연계 훈련이 요구된다.In an embodiment, the AI-encoded original image 105 through the AI encoding process is restored to the third image 145 through the AI decoding process. The third image 145 and the original image 105 obtained as a result of AI decoding In order to maintain the similarity with the AI encoding process and the AI decoding process, correlation is required. That is, information lost in the AI encoding process should be able to be restored in the AI decoding process, and for this purpose, joint training between the first DNN 800 and the second DNN 300 is required.

정확한 AI 복호화를 위해서는 궁극적으로 도 11에 도시된 제 3 훈련 영상(1104)과 원본 훈련 영상(1101) 사이의 비교 결과에 대응하는 퀄리티 손실 정보(1130)를 감소시킬 필요가 있다. 따라서, 퀄리티 손실 정보(1130)는 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 훈련 모두에 이용된다.For accurate AI decoding, it is ultimately necessary to reduce the quality loss information 1130 corresponding to the comparison result between the third training image 1104 and the original training image 1101 shown in FIG. 11 . Accordingly, the quality loss information 1130 is used for both training of the first DNN 800 and the second DNN 300 .

먼저, 도 11에 도시된 훈련 과정에 대해 설명한다.First, the training process shown in FIG. 11 will be described.

도 11에서, 원본 훈련 영상(original training image)(1101)은 AI 다운스케일의 대상이 되는 영상이고, 제 1 훈련 영상(first training image)(1102)은 원본 훈련 영상(1101)로부터 AI 다운스케일된 영상이다. 또한, 제 3 훈련 영상(third training image)(1104)은 제 1 훈련 영상(1102)으로부터 AI 업스케일된 영상이다. In FIG. 11 , an original training image 1101 is an image subject to AI downscale, and a first training image 1102 is an AI downscaled image from the original training image 1101 . it's a video Also, a third training image 1104 is an AI upscaled image from the first training image 1102 .

원본 훈련 영상(1101)은 정지 영상 또는 복수의 프레임으로 이루어진 동영상을 포함한다. 일 실시예에서, 원본 훈련 영상(1101)은 정지 영상 또는 복수의 프레임으로 이루어진 동영상으로부터 추출된 휘도 영상을 포함할 수도 있다. 또한, 일 실시예에서, 원본 훈련 영상(1101)은 정지 영상 또는 복수의 프레임으로 이루어진 동영상에서 추출된 패치 영상을 포함할 수도 있다. 원본 훈련 영상(1101)이 복수의 프레임으로 이루어진 경우, 제 1 훈련 영상(1102), 제 2 훈련 영상 및 제 3 훈련 영상(1104) 역시 복수의 프레임으로 구성된다. 원본 훈련 영상(1101)의 복수의 프레임이 순차적으로 제 1 DNN(800)에 입력되면, 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)을 통해 제 1 훈련 영상(1102), 제 2 훈련 영상 및 제 3 훈련 영상(1104)의 복수의 프레임이 순차적으로 획득될 수 있다.The original training image 1101 includes a still image or a moving image composed of a plurality of frames. In an embodiment, the original training image 1101 may include a still image or a luminance image extracted from a moving picture including a plurality of frames. Also, according to an embodiment, the original training image 1101 may include a still image or a patch image extracted from a moving picture including a plurality of frames. When the original training image 1101 consists of a plurality of frames, the first training image 1102, the second training image, and the third training image 1104 also include a plurality of frames. When a plurality of frames of the original training image 1101 are sequentially input to the first DNN 800 , the first training image 1102 and the second training image are performed through the first DNN 800 and the second DNN 300 . and a plurality of frames of the third training image 1104 may be sequentially acquired.

제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 연계 훈련을 위해, 원본 훈련 영상(1101)이 제 1 DNN(800)으로 입력된다. 제 1 DNN(800)으로 입력된 원본 훈련 영상(1101)은 AI 다운스케일되어 제 1 훈련 영상(1102)으로 출력되고, 제 1 훈련 영상(1102)이 제 2 DNN(300)에 입력된다. 제 1 훈련 영상(1102)에 대한 AI 업스케일 결과 제 3 훈련 영상(1104)이 출력된다.For joint training of the first DNN 800 and the second DNN 300 , an original training image 1101 is input to the first DNN 800 . The original training image 1101 input to the first DNN 800 is AI downscaled and output as the first training image 1102 , and the first training image 1102 is input to the second DNN 300 . A third training image 1104 is output as a result of AI upscaling for the first training image 1102 .

도 11을 참조하면, 제 2 DNN(300)으로 제 1 훈련 영상(1102)이 입력되고 있는데, 구현예에 따라, 제 1 훈련 영상(1102)의 제 1 부호화 및 제 1 복호화 과정을 거쳐 획득된 제 2 훈련 영상(second training image)이 제 2 DNN(300)으로 입력될 수도 있다. 제 2 훈련 영상을 제 2 DNN으로 입력시키기 위해 MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 및 AV1 중 어느 하나의 코덱이 이용될 수 있다. 구체적으로, 제 1 훈련 영상(1102)의 제 1 부호화 및 제 1 훈련 영상(1102)에 대응하는 영상 데이터의 제 1 복호화에, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 및 AV1 중 어느 하나의 코덱이 이용될 수 있다. Referring to FIG. 11 , a first training image 1102 is being input to the second DNN 300 . According to an embodiment, the first training image 1102 is obtained through a first encoding and a first decoding process. A second training image may be input to the second DNN 300 . In order to input the second training image to the second DNN, any one of MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9, and AV1 codecs may be used. Specifically, in the first encoding of the first training image 1102 and the first decoding of image data corresponding to the first training image 1102, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1 , VP8, VP9, and any one codec of AV1 may be used.

도 11을 참조하면, 제 1 DNN(800)을 통해 제 1 훈련 영상(1102)이 출력되는 것과 별개로, 원본 훈련 영상(1101)으로부터 레거시 다운스케일된 축소 훈련 영상(1103)이 획득된다. 여기서, 레거시 다운스케일은 바이리니어(bilinear) 스케일, 바이큐빅(bicubic) 스케일, 란조스(lanczos) 스케일 및 스테어 스탭(stair step) 스케일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 11 , the legacy downscaled reduced training image 1103 is obtained from the original training image 1101 separately from the output of the first training image 1102 through the first DNN 800 . Here, the legacy downscale may include at least one of a bilinear scale, a bicubic scale, a lanczos scale, and a stair step scale.

원본 영상(105)의 구조적 특징을 기준으로 제 1 영상(115)의 구조적 특징이 크게 벗어나는 것을 방지하기 위해, 원본 훈련 영상(1101)의 구조적 특징을 보존하는 축소 훈련 영상(1103)을 획득하는 것이다.In order to prevent the structural features of the first image 115 from greatly deviating based on the structural features of the original image 105, a reduced training image 1103 that preserves the structural features of the original training image 1101 is acquired. .

훈련의 진행 전 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)은 미리 결정된 DNN 설정 정보로 세팅될 수 있다. 훈련이 진행됨에 따라 구조적 손실 정보(1110), 복잡성 손실 정보(1120) 및 퀄리티 손실 정보(1130)가 결정될 수 있다.Before the training proceeds, the first DNN 800 and the second DNN 300 may be set with predetermined DNN configuration information. As training progresses, structural loss information 1110 , complexity loss information 1120 , and quality loss information 1130 may be determined.

구조적 손실 정보(1110)는 축소 훈련 영상(1103)과 제 1 훈련 영상(1102)의 비교 결과에 기초하여 결정될 수 있다. 일 예에서, 구조적 손실 정보(1110)는 축소 훈련 영상(1103)의 구조적 정보와 제 1 훈련 영상(1102)의 구조적 정보 사이의 차이에 해당할 수 있다. 구조적 정보는, 영상의 휘도, 대비, 히스토그램 등 영상으로부터 추출 가능한 다양한 특징을 포함할 수 있다. 구조적 손실 정보(1110)는 원본 훈련 영상(1101)의 구조적 정보가 제 1 훈련 영상(1102)에서 어느 정도로 유지되고 있는지를 나타낸다. 구조적 손실 정보(1110)가 작을수록 제 1 훈련 영상(1102)의 구조적 정보가 원본 훈련 영상(1101)의 구조적 정보와 유사해진다.The structural loss information 1110 may be determined based on a comparison result between the reduced training image 1103 and the first training image 1102 . In one example, the structural loss information 1110 may correspond to a difference between the structural information of the reduced training image 1103 and the structural information of the first training image 1102 . The structural information may include various features that can be extracted from the image, such as luminance, contrast, and histogram of the image. The structural loss information 1110 indicates to what extent the structural information of the original training image 1101 is maintained in the first training image 1102 . As the structural loss information 1110 is smaller, the structural information of the first training image 1102 is similar to the structural information of the original training image 1101 .

복잡성 손실 정보(1120)는 제 1 훈련 영상(1102)의 공간적 복잡도에 기반하여 결정될 수 있다. 일 예에서, 공간적 복잡도로서, 제 1 훈련 영상(1102)의 총 분산(total variance)값이 이용될 수 있다. 복잡성 손실 정보(1120)는 제 1 훈련 영상(1102)을 제 1 부호화하여 획득한 영상 데이터의 비트레이트와 관련된다. 복잡성 손실 정보(1120)가 작을수록 영상 데이터의 비트레이트가 작은 것으로 정의된다.The complexity loss information 1120 may be determined based on the spatial complexity of the first training image 1102 . In an example, as the spatial complexity, a total variance value of the first training image 1102 may be used. The complexity loss information 1120 is related to a bit rate of image data obtained by first encoding the first training image 1102 . The smaller the complexity loss information 1120 is, the smaller the bit rate of image data is defined.

퀄리티 손실 정보(1130)는 원본 훈련 영상(1101)과 제 3 훈련 영상(1104)의 비교 결과에 기초하여 결정될 수 있다. 퀄리티 손실 정보(1130)는 원본 훈련 영상(1101)과 제 3 훈련 영상(1104)의 차이에 대한 L1-norm 값, L2-norm 값, SSIM(Structural Similarity) 값, PSNR-HVS(Peak Signal-To-Noise Ratio-Human Vision System) 값, MS-SSIM(Multiscale SSIM) 값, VIF(Variance Inflation Factor) 값 및 VMAF(Video Multimethod Assessment Fusion) 값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 퀄리티 손실 정보(1130)는 제 3 훈련 영상(1104)이 원본 훈련 영상(1101)과 어느 정도로 유사한지를 나타낸다. 퀄리티 손실 정보(1130)가 작을수록 제 3 훈련 영상(1104)이 원본 훈련 영상(1101)에 더 유사해진다.The quality loss information 1130 may be determined based on a comparison result between the original training image 1101 and the third training image 1104 . The quality loss information 1130 includes an L1-norm value, an L2-norm value, a Structural Similarity (SSIM) value, and a Peak Signal-To (PSNR-HVS) value for the difference between the original training image 1101 and the third training image 1104 . It may include at least one of a Noise Ratio-Human Vision System) value, a Multiscale SSIM (MS-SSIM) value, a Variance Inflation Factor (VIF) value, and a Video Multimethod Assessment Fusion (VMAF) value. The quality loss information 1130 indicates how similar the third training image 1104 is to the original training image 1101 . As the quality loss information 1130 is smaller, the third training image 1104 is more similar to the original training image 1101 .

도 11을 참조하면, 구조적 손실 정보(1110), 복잡성 손실 정보(1120) 및 퀄리티 손실 정보(1130)가 제 1 DNN(800)의 훈련에 이용되고, 퀄리티 손실 정보(1130)는 제 2 DNN(300)의 훈련에 이용된다. 즉, 퀄리티 손실 정보(1130)는 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 훈련에 모두 이용된다.11, structural loss information 1110, complexity loss information 1120, and quality loss information 1130 are used for training of the first DNN 800, and the quality loss information 1130 is the second DNN ( 300) is used for training. That is, the quality loss information 1130 is used for both training of the first DNN 800 and the second DNN 300 .

제 1 DNN(800)은 구조적 손실 정보(1110), 복잡성 손실 정보(1120) 및 퀄리티 손실 정보(1130)에 기초하여 결정된 최종 손실 정보가 감소 또는 최소화되도록 파라미터를 갱신할 수 있다. 또한, 제 2 DNN(300)은 퀄리티 손실 정보(1130)가 감소 또는 최소화되도록 파라미터를 갱신할 수 있다.The first DNN 800 may update parameters such that the final loss information determined based on the structural loss information 1110 , the complexity loss information 1120 , and the quality loss information 1130 is reduced or minimized. Also, the second DNN 300 may update the parameter so that the quality loss information 1130 is reduced or minimized.

제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 훈련을 위한 최종 손실 정보는 아래의 수학식 1과 같이 결정될 수 있다.Final loss information for training of the first DNN 800 and the second DNN 300 may be determined as in Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

상기 수학식 1에서, LossDS는 제 1 DNN(800)의 훈련을 위해 감소 또는 최소화되어야 할 최종 손실 정보를 나타내고, LossUS는 제 2 DNN(300)의 훈련을 위해 감소 또는 최소화되어야 할 최종 손실 정보를 나타낸다. 또한, a, b, c, d는 미리 결정된 소정의 가중치에 해당할 수 있다.In Equation 1, LossDS represents final loss information to be reduced or minimized for training of the first DNN 800, and LossUS represents final loss information to be reduced or minimized for training of the second DNN 300. indicates. Also, a, b, c, and d may correspond to predetermined weights.

즉, 제 1 DNN(800)은 수학식 1의 LossDS가 감소되는 방향으로 파라미터들을 갱신하고, 제 2 DNN(300)은 LossUS가 감소되는 방향으로 파라미터들을 갱신하게 된다. 훈련 과정에서 도출된 LossDS에 따라 제 1 DNN(800)의 파라미터들이 갱신되면, 갱신된 파라미터에 기초하여 획득되는 제 1 훈련 영상(1102)이 이전 훈련 과정에서의 제 1 훈련 영상(1102)과 달라지게 되고, 그에 따라 제 3 훈련 영상(1104) 역시 이전 훈련 과정에서의 제 3 훈련 영상(1104)과 달라지게 된다. 제 3 훈련 영상(1104)이 이전 훈련 과정에서의 제 3 훈련 영상(1104)과 달라지게 되면, 퀄리티 손실 정보(1130) 역시 새롭게 결정되며, 그에 따라 제 2 DNN(300)은 파라미터들을 갱신한다. 퀄리티 손실 정보(1130)가 새롭게 결정되면, LossDS 역시 새롭게 결정되므로, 제 1 DNN(800)은 새롭게 결정된 LossDS에 따라 파라미터들을 갱신한다. 즉, 제 1 DNN(800)의 파라미터 갱신은, 제 2 DNN(300)의 파라미터 갱신을 야기하고, 제 2 DNN(300)의 파라미터 갱신은 제 1 DNN(800)의 파라미터 갱신을 야기하는 것이다. 다시 말하면, 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)은 퀄리티 손실 정보(1130)의 공유를 통해 연계 훈련되므로, 제 1 DNN(800)의 파라미터들과 제 2 DNN(300)의 파라미터들이 서로 연관성을 가지고 최적화될 수 있는 것이다.That is, the first DNN 800 updates parameters in a direction in which LossDS of Equation 1 is decreased, and the second DNN 300 updates parameters in a direction in which LossUS is decreased. When the parameters of the first DNN 800 are updated according to the LossDS derived in the training process, the first training image 1102 obtained based on the updated parameters is different from the first training image 1102 in the previous training process. and, accordingly, the third training image 1104 is also different from the third training image 1104 in the previous training process. When the third training image 1104 is different from the third training image 1104 in the previous training process, the quality loss information 1130 is also newly determined, and accordingly, the second DNN 300 updates the parameters. When the quality loss information 1130 is newly determined, since LossDS is also newly determined, the first DNN 800 updates parameters according to the newly determined LossDS. That is, the parameter update of the first DNN 800 causes the parameter update of the second DNN 300 , and the parameter update of the second DNN 300 causes the parameter update of the first DNN 800 . In other words, since the first DNN 800 and the second DNN 300 are jointly trained through sharing of the quality loss information 1130 , the parameters of the first DNN 800 and the parameters of the second DNN 300 are They can be optimized in relation to each other.

수학식 1을 참조하면, LossUS가 퀄리티 손실 정보(1130)에 따라 결정되는 것을 알 수 있으나, 이는 하나의 예시이며, LossUS는 구조적 손실 정보(1110) 및 복잡성 손실 정보(1120) 중 적어도 하나와, 퀄리티 손실 정보(1130)에 기초하여 결정될 수도 있다.Referring to Equation 1, it can be seen that LossUS is determined according to quality loss information 1130, but this is an example, and LossUS is at least one of structural loss information 1110 and complexity loss information 1120, It may be determined based on the quality loss information 1130 .

앞서, AI 복호화 장치(200)의 AI 설정부(238) 및 AI 부호화 장치(700)의 AI 설정부(718) 는 복수의 DNN 설정 정보를 저장하는 것으로 설명하였는데, AI 설정부(238) 및 AI 설정부(718)에 저장되는 복수의 DNN 설정 정보 각각을 훈련시키는 방법에 대해 설명한다.Previously, it has been described that the AI setting unit 238 of the AI decoding apparatus 200 and the AI setting unit 718 of the AI encoding apparatus 700 store a plurality of DNN setting information, the AI setting unit 238 and the AI A method of training each of the plurality of DNN configuration information stored in the setting unit 718 will be described.

수학식 1과 관련하여 설명한 바와 같이, 제 1 DNN(800)의 경우, 제 1 훈련 영상(1102)의 구조적 정보와 원본 훈련 영상(1101)의 구조적 정보 사이의 유사 정도(구조적 손실 정보(1110)), 제 1 훈련 영상(1102)의 제 1 부호화 결과 획득되는 영상 데이터의 비트레이트(복잡성 손실 정보(1120)) 및 제 3 훈련 영상(1104)과 원본 훈련 영상(1101) 사이의 차이(퀄리티 손실 정보(1130))를 고려하여 파라미터를 갱신하게 된다. As described in relation to Equation 1, in the case of the first DNN 800, the degree of similarity between the structural information of the first training image 1102 and the structural information of the original training image 1101 (structural loss information 1110) ), the bit rate (complexity loss information 1120) of the image data obtained as a result of the first encoding of the first training image 1102 and the difference between the third training image 1104 and the original training image 1101 (quality loss) The parameter is updated in consideration of the information 1130).

자세히 설명하면, 원본 훈련 영상(1101)의 구조적 정보와 유사하면서, 제 1 부호화를 하였을 때 획득되는 영상 데이터의 비트레이트가 작은 제 1 훈련 영상(1102)이 획득 가능하도록 하는 동시에, 제 1 훈련 영상(1102)을 AI 업스케일하는 제 2 DNN(300)이 원본 훈련 영상(1101)에 유사한 제 3 훈련 영상(1104)을 획득할 수 있도록, 제 1 DNN(800)의 파라미터가 갱신될 수 있다. More specifically, while making it possible to obtain a first training image 1102 similar to the structural information of the original training image 1101 and having a small bit rate of image data obtained when the first encoding is performed, the first training image The parameters of the first DNN 800 may be updated so that the second DNN 300 that AI upscales 1102 may acquire a third training image 1104 similar to the original training image 1101 .

수학식 1의 a, b, c의 가중치가 조절됨으로써, 제 1 DNN(800)의 파라미터들이 최적화되는 방향이 상이해지게 된다. 예를 들어, b의 가중치를 높게 결정하는 경우, 제 3 훈련 영상(1104)의 퀄리티보다 비트레이트가 낮아지는 것에 더 중요도를 두고 제 1 DNN(800)의 파라미터가 갱신될 수 있다. 또한, c의 가중치를 높게 결정하는 경우, 비트레이트가 높아지는 것이나, 원본 훈련 영상(1101)의 구조적 정보가 유지되는 것보다 제 3 훈련 영상(1104)의 퀄리티가 증가하도록 하는 것에 더 중요도를 두고 제 1 DNN(800)의 파라미터가 갱신될 수 있다.By adjusting the weights of a, b, and c in Equation 1, the directions in which the parameters of the first DNN 800 are optimized are different. For example, when the weight of b is determined to be high, the parameter of the first DNN 800 may be updated with more importance on lowering the bit rate than the quality of the third training image 1104 . In addition, when the weight of c is determined to be high, it is more important to increase the quality of the third training image 1104 than to increase the bit rate or to maintain the structural information of the original training image 1101. 1 A parameter of the DNN 800 may be updated.

또한, 제 1 훈련 영상(1102)을 제 1 부호화하는데 이용되는 코덱의 타입에 따라 제 1 DNN(800)의 파라미터들이 최적화되는 방향이 상이해질 수 있다. 왜냐하면, 코덱의 종류에 따라, 제 2 DNN(300)으로 입력될 제 2 훈련 영상이 달라질 수 있기 때문이다.Also, the direction in which parameters of the first DNN 800 are optimized may be different according to a type of a codec used to first encode the first training image 1102 . This is because, depending on the type of codec, the second training image to be input to the second DNN 300 may vary.

즉, 가중치 a, 가중치 b, 가중치 c 및 제 1 훈련 영상(1102)의 제 1 부호화를 위한 코덱의 종류에 기반하여 제 1 DNN(800)의 파라미터들과 제 2 DNN(300)의 파라미터들이 연계하여 갱신될 수 있는 것이다. 따라서, 가중치 a, 가중치 b, 가중치 c 각각을 소정의 값으로 결정하고, 코덱의 종류를 소정의 종류로 결정한 후, 제 1 DNN(800)과 제 2 DNN(300)을 훈련시키면, 서로 연계되어 최적화된 제 1 DNN(800)의 파라미터들과 제 2 DNN(300)의 파라미터들이 결정될 수 있다. That is, the parameters of the first DNN 800 and the parameters of the second DNN 300 are linked based on the weight a, the weight b, the weight c, and the type of the codec for the first encoding of the first training image 1102 . so it can be updated. Therefore, when each of the weight a, the weight b, and the weight c is determined as a predetermined value and the type of the codec is determined as a predetermined type, the first DNN 800 and the second DNN 300 are trained, they are linked to each other. Optimized parameters of the first DNN 800 and parameters of the second DNN 300 may be determined.

그리고, 가중치 a, 가중치 b, 가중치 c 및 코덱의 종류를 변경한 후, 제 1 DNN(800)과 제 2 DNN(300)을 훈련시키면, 서로 연계되어 최적화된 제 1 DNN(800)의 파라미터들과 제 2 DNN(300)의 파라미터들이 결정될 수 있다. 다시 말하면, 가중치 a, 가중치 b, 가중치 c 및 코덱의 종류 각각의 값을 변경하면서 제 1 DNN(800)과 제 2 DNN(300)을 훈련시키면 서로 연계되어 훈련된 복수의 DNN 설정 정보가 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)에서 결정될 수 있는 것이다.Then, after changing the weight a, the weight b, the weight c, and the type of codec, if the first DNN 800 and the second DNN 300 are trained, the parameters of the first DNN 800 that are optimized in connection with each other and parameters of the second DNN 300 may be determined. In other words, when the first DNN 800 and the second DNN 300 are trained while changing the respective values of the weight a, the weight b, the weight c, and the codec type, the plurality of DNN setting information that are connected to each other and trained is the first It may be determined from the DNN 800 and the second DNN 300 .

앞서, 도 5와 관련하여 설명한 바와 같이, 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 복수의 DNN 설정 정보들은 제 1 영상 관련 정보들에 매핑되어 있을 수 있다. 이러한 매핑 관계의 설정을 위해, 제 1 DNN(800)에서 출력되는 제 1 훈련 영상(1102)을 특정 비트레이트에 따라 특정 코덱으로 제 1 부호화하고, 제 1 부호화 결과 획득된 비트스트림을 제 1 복호화하여 획득한 제 2 훈련 영상을 제 2 DNN(300)으로 입력할 수 있다. 즉, 특정 해상도의 제 1 훈련 영상(1102)이 특정 코덱에 의해 특정 비트레이트로 제 1 부호화되도록 환경을 설정한 후, 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)을 훈련시킴으로써, 제 1 훈련 영상(1102)의 해상도, 제 1 훈련 영상(1102)의 제 1 부호화에 이용된 코덱의 종류 및 제 1 훈련 영상(1102)의 제 1 부호화 결과 획득된 비트스트림의 비트레이트에 매핑된 DNN 설정 정보 쌍이 결정될 수 있는 것이다. 제 1 훈련 영상(1102)의 해상도, 제 1 훈련 영상(1102)의 제 1 부호화에 이용된 코덱의 종류 및 제 1 훈련 영상(1102)의 제 1 부호화에 따라 획득되는 비트스트림의 비트레이트를 다양하게 변경시킴으로써, 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 복수의 DNN 설정 정보들과 제 1 영상 관련 정보들 사이의 매핑 관계가 결정될 수 있다.As described above with reference to FIG. 5 , the plurality of DNN configuration information of the first DNN 800 and the second DNN 300 may be mapped to the first image related information. To establish such a mapping relationship, a first training image 1102 output from the first DNN 800 is first encoded with a specific codec according to a specific bit rate, and a bitstream obtained as a result of the first encoding is first decoded. The obtained second training image may be input to the second DNN 300 . That is, after setting the environment so that the first training image 1102 of a specific resolution is first encoded at a specific bit rate by a specific codec, by training the first DNN 800 and the second DNN 300 , the first DNN setting mapped to the resolution of the training image 1102, the type of codec used for the first encoding of the first training image 1102, and the bitrate of the bitstream obtained as a result of the first encoding of the first training image 1102 The information pair can be determined. The resolution of the first training image 1102, the type of codec used for the first encoding of the first training image 1102, and the bitrate of the bitstream obtained according to the first encoding of the first training image 1102 are varied. , a mapping relationship between a plurality of DNN configuration information of the first DNN 800 and the second DNN 300 and the first image related information may be determined.

도 12는 훈련 장치(1200)에 의한 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 훈련 과정을 설명하기 위한 도면이다.12 is a diagram for explaining a training process of the first DNN 800 and the second DNN 300 by the training apparatus 1200 .

도 11과 관련하여 설명한 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 훈련은 훈련 장치(1200)에 의해 수행될 수 있다. 훈련 장치(1200)는 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)을 포함한다. 훈련 장치(1200)는 예를 들어, AI 부호화 장치(700) 또는 별도의 서버일 수 있다. 훈련 결과 획득된 제 2 DNN(300)의 DNN 설정 정보들은 AI 복호화 장치(200)에 저장된다.The training of the first DNN 800 and the second DNN 300 described with reference to FIG. 11 may be performed by the training apparatus 1200 . The training device 1200 includes a first DNN 800 and a second DNN 300 . The training device 1200 may be, for example, the AI encoding device 700 or a separate server. DNN setting information of the second DNN 300 obtained as a result of training is stored in the AI decoding apparatus 200 .

도 12를 참조하면, 훈련 장치(1200)는 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)의 DNN 설정 정보를 초기 세팅한다(S1240, S1245). 이에 의해, 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)은 미리 결정된 DNN 설정 정보에 따라 동작할 수 있다. DNN 설정 정보는 제 1 DNN(800) 및 2 DNN(300)에 포함되는 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 크기 및 각 필터 커널의 파라미터 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 12 , the training apparatus 1200 initially sets DNN configuration information of the first DNN 800 and the second DNN 300 ( S1240 , S1245 ). Accordingly, the first DNN 800 and the second DNN 300 may operate according to predetermined DNN configuration information. DNN setting information includes at least the number of convolution layers included in the first DNN 800 and the second DNN 300, the number of filter kernels for each convolutional layer, the size of filter kernels for each convolutional layer, and parameters of each filter kernel. It can contain information about one.

훈련 장치(1200)는 원본 훈련 영상(1101)을 제 1 DNN(800)으로 입력한다(S1250). 원본 훈련 영상(1101)은 정지 영상 또는 동영상을 구성하는 적어도 하나의 프레임을 포함할 수 있다.The training apparatus 1200 inputs the original training image 1101 into the first DNN 800 (S1250). The original training image 1101 may include at least one frame constituting a still image or a moving image.

제 1 DNN(800)은 초기 세팅된 DNN 설정 정보에 따라 원본 훈련 영상(1101)을 처리하고, 원본 훈련 영상(1101)으로부터 AI 다운스케일된 제 1 훈련 영상(1102)을 출력한다(S1255). 도 12는 제 1 DNN(800)으로부터 출력된 제 1 훈련 영상(1102)이 제 2 DNN(300)으로 바로 입력되는 것으로 도시되어 있으나, 제 1 DNN(800)으로부터 출력된 제 1 훈련 영상(1102)이 훈련 장치(1200)에 의해 제 2 DNN(300)으로 입력될 수 있다. 또한, 훈련 장치(1200)는 제 1 훈련 영상(1102)을 소정의 코덱으로 제 1 부호화 및 제 1 복호화한 후, 제 2 훈련 영상을 제 2 DNN(300)으로 입력할 수 있다.The first DNN 800 processes the original training image 1101 according to the initially set DNN setting information, and outputs the AI downscaled first training image 1102 from the original training image 1101 ( S1255 ). 12 illustrates that the first training image 1102 output from the first DNN 800 is directly input to the second DNN 300 , but the first training image 1102 output from the first DNN 800 . ) may be input to the second DNN 300 by the training device 1200 . Also, the training apparatus 1200 may first encode and first decode the first training image 1102 using a predetermined codec, and then input the second training image to the second DNN 300 .

제 2 DNN(300)은 제 1 훈련 영상(1102) 또는 제 2 훈련 영상을 초기 세팅된 DNN 설정 정보에 따라 처리하고, 제 1 훈련 영상(1102) 또는 제 2 훈련 영상으로부터 AI 업스케일된 제 3 훈련 영상(1104)을 출력한다(S1260).The second DNN 300 processes the first training image 1102 or the second training image according to the initially set DNN setting information, and the AI upscaled third from the first training image 1102 or the second training image. A training image 1104 is output (S1260).

훈련 장치(1200)는 제 1 훈련 영상(1102)에 기초하여 복잡성 손실 정보(1120)를 산출한다(S1265).The training apparatus 1200 calculates complexity loss information 1120 based on the first training image 1102 (S1265).

훈련 장치(1200)는 축소 훈련 영상(1103)과 제 1 훈련 영상(1102)을 비교하여 구조적 손실 정보(1110)를 산출한다(S1270).The training apparatus 1200 calculates structural loss information 1110 by comparing the reduced training image 1103 with the first training image 1102 ( S1270 ).

훈련 장치(1200)는 원본 훈련 영상(1101)과 제 3 훈련 영상(1104)을 비교하여 퀄리티 손실 정보(1130)를 산출한다(S1275).The training apparatus 1200 calculates quality loss information 1130 by comparing the original training image 1101 and the third training image 1104 ( S1275 ).

제 1 DNN(800)은 최종 손실 정보에 기초한 역전사(back propagation) 과정을 통해 초기 세팅된 DNN 설정 정보를 갱신한다(S1280). 훈련 장치(1200)는 복잡성 손실 정보(1120), 구조적 손실 정보(1110) 및 퀄리티 손실 정보(1130)에 기초하여 제 1 DNN(800)의 훈련을 위한 최종 손실 정보를 산출할 수 있다.The first DNN 800 updates the initially set DNN configuration information through a back propagation process based on the final loss information (S1280). The training apparatus 1200 may calculate final loss information for training the first DNN 800 based on the complexity loss information 1120 , the structural loss information 1110 , and the quality loss information 1130 .

제 2 DNN(300)은 퀄리티 손실 정보 또는 최종 손실 정보에 기초한 역전사 과정을 통해 초기 세팅된 DNN 설정 정보를 갱신한다(S1285). 훈련 장치(1200)는 퀄리티 손실 정보(1130)에 기초하여 제 2 DNN(300)의 훈련을 위한 최종 손실 정보를 산출할 수 있다.The second DNN 300 updates the initially set DNN configuration information through a reverse transcription process based on the quality loss information or the final loss information (S1285). The training apparatus 1200 may calculate final loss information for training the second DNN 300 based on the quality loss information 1130 .

이후, 훈련 장치(1200), 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)은 최종 손실 정보들이 최소화될 때까지 S1250 내지 S1285 과정을 반복하면서 DNN 설정 정보를 갱신한다. 이 때, 각 반복 과정 동안 제 1 DNN(800) 및 제 2 DNN(300)은 이전 과정에서 갱신된 DNN 설정 정보에 따라 동작한다.Thereafter, the training apparatus 1200, the first DNN 800, and the second DNN 300 update the DNN configuration information while repeating processes S1250 to S1285 until the final loss information is minimized. In this case, during each iteration process, the first DNN 800 and the second DNN 300 operate according to the DNN configuration information updated in the previous process.

아래의 표 1은 본 개시의 일 실시예에 따라 원본 영상(105)을 AI 부호화 및 AI 복호화한 경우와, HEVC로 원본 영상(105)을 부호화 및 복호화한 경우의 효과를 나타낸다.Table 1 below shows the effects of AI encoding and AI decoding of the original image 105 and encoding and decoding of the original image 105 using HEVC according to an embodiment of the present disclosure.

[표 1][Table 1]

표 1에서 알 수 있듯이, 본 개시의 일 실시예에 따라 8K 해상도의 300개의 프레임들로 이루어진 컨텐츠들을 AI 부호화 및 AI 복호화한 경우의 주관적 화질이 HEVC로 부호화 및 복호화한 경우의 주관적 화질보다 높음에도, 비트레이트가 50% 이상 감소한 것을 알 수 있다.As can be seen from Table 1, the subjective picture quality when AI encoding and AI decoding of contents consisting of 300 frames of 8K resolution according to an embodiment of the present disclosure is higher than the subjective picture quality when encoding and decoding using HEVC. , it can be seen that the bit rate is reduced by more than 50%.

한편, 영상의 종류에 따라 사용자들의 관심이 집중되는 영역이 달라질 수 있다. 예를 들어, 사용자들은 화상 통화 영상에서 얼굴에 관심을 집중하는 경향이 있다. 이 경우, 화상 통화 영상의 전체 영역을 동일한 퀄리티로 부호화/복호화하는 것보다는 화상 통화 영상을 구성하는 영역들마다 부호화/복호화의 퀄리티를 적응적으로 결정함으로써, 낮은 비트레이트를 달성할 수 있는 동시에 사용자에게는 시각적 만족감을 제공할 수 있다. 다시 말하면, 화상 통화 영상에서 얼굴 영역을 고-퀄리티로, 얼굴 이외의 영역을 저-퀄리티로 부호화/복호화하더라도, 사용자는 화상 통화 영상의 화질이 우수하다고 느낄 수 있다.Meanwhile, an area in which users' attention is focused may vary depending on the type of image. For example, users tend to focus their attention on faces in video call images. In this case, rather than encoding/decoding the entire region of the video call image with the same quality, by adaptively determining the quality of encoding/decoding for each region constituting the video call image, a low bitrate can be achieved and the user It can provide visual satisfaction. In other words, even when a face region is encoded/decoded with high quality and a region other than the face is encoded/decoded with low quality in the video call image, the user may feel that the video call image has excellent quality.

영상 내 관심 영역과 비-관심 영역을 구분하여 AI 부호화 및 AI 복호화하는 방법에 대해 도 13 내지 도 24를 참조하여 설명한다.A method of AI encoding and AI decoding by dividing an ROI and a non-ROI in an image will be described with reference to FIGS. 13 to 24 .

도 13은 다른 실시예에 따른 AI 부호화 장치(1300)의 구성을 나타내는 블록도이다.13 is a block diagram illustrating a configuration of an AI encoding apparatus 1300 according to another embodiment.

도 13을 참조하면, AI 부호화 장치(1300)는 AI 부호화부(1310) 및 전송부(1330)를 포함할 수 있다. AI 부호화부(1310)는 영역 식별부(1311), 전처리부(1319), AI 스케일부(1312), 제 1 부호화부(1314), 데이터 처리부(1316) 및 AI 설정부(1318)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 13 , the AI encoding apparatus 1300 may include an AI encoding unit 1310 and a transmission unit 1330 . The AI encoding unit 1310 may include a region identification unit 1311 , a preprocessing unit 1319 , an AI scale unit 1312 , a first encoding unit 1314 , a data processing unit 1316 , and an AI setting unit 1318 . can

도 13은 AI 부호화부(1310) 및 전송부(1330)를 개별적인 장치로 도시하고 있으나, AI 부호화부(1310) 및 전송부(1330)는 하나의 프로세서를 통해 구현될 수 있다. 이 경우, 전용 프로세서로 구현될 수도 있고, AP(application processor) 또는 CPU(central processing unit), GPU(graphic processing unit)와 같은 범용 프로세서와 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 또한, 전용 프로세서의 경우, 본 개시의 실시예를 구현하기 위한 메모리를 포함하거나, 외부 메모리를 이용하기 위한 메모리 처리부를 포함할 수 있다.13 shows the AI encoder 1310 and the transmitter 1330 as separate devices, the AI encoder 1310 and the transmitter 1330 may be implemented through one processor. In this case, it may be implemented as a dedicated processor or may be implemented through a combination of S/W with a general-purpose processor such as an application processor (AP), a central processing unit (CPU), or a graphic processing unit (GPU). Also, in the case of a dedicated processor, a memory for implementing an embodiment of the present disclosure or a memory processing unit for using an external memory may be included.

또한, AI 부호화부(1310) 및 전송부(1330)는 복수의 프로세서로 구성될 수도 있다. 이 경우, 전용 프로세서들의 조합으로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 다수의 범용 프로세서들과 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. Also, the AI encoder 1310 and the transmitter 1330 may include a plurality of processors. In this case, it may be implemented as a combination of dedicated processors, or may be implemented through a combination of S/W with a plurality of general-purpose processors such as an AP, CPU, or GPU.

AI 부호화부(1310)는 원본 영상의 AI 스케일 및 제 1 영상의 제 1 부호화를 수행하고, AI 부호화 데이터를 전송부(1330)로 전달한다. 전송부(1330)는 AI 부호화 데이터를 AI 복호화 장치(2000)로 전송한다.The AI encoder 1310 performs the AI scale of the original image and the first encoding of the first image, and transmits the AI encoded data to the transmitter 1330 . The transmitter 1330 transmits the AI encoded data to the AI decoding apparatus 2000 .

도 7에 도시된 AI 부호화부(710)와 비교하면, AI 부호화부(1310)는 영역 식별부(1311) 및 전처리부(1319)를 더 포함할 수 있다. 또한, 도 7에 도시된 AI 부호화부(710)는 AI 다운스케일부(712)를 포함하는데 반해, 도 13에 도시된 AI 부호화부(1310)는 AI 스케일부(1312)를 포함한다. 이는 AI 부호화부(1310)는 실시예에 따라 AI 다운스케일뿐만 아니라 AI 업스케일도 수행할 수 있기 때문이다.Compared with the AI encoder 710 shown in FIG. 7 , the AI encoder 1310 may further include a region identification unit 1311 and a preprocessor 1319 . Also, the AI encoder 710 illustrated in FIG. 7 includes an AI downscale unit 712 , whereas the AI encoder 1310 illustrated in FIG. 13 includes an AI scale unit 1312 . This is because the AI encoder 1310 may perform AI upscaling as well as AI downscaling according to an embodiment.

영역 식별부(1311)는 원본 영상에서 소정의 영역들을 식별한다. 영역 식별부(1311)가 원본 영상에서 소정의 영역들을 식별한다는 것은, 원본 영상을 복수의 소정 영역들로 구분하는 것으로 이해될 수도 있다. The region identification unit 1311 identifies predetermined regions in the original image. When the region identification unit 1311 identifies predetermined regions in the original image, it may be understood that the original image is divided into a plurality of predetermined regions.

영역 식별부(1311)는 원본 영상 내 각 영역이 원본 영상에서 어디에 위치하는지를 식별할 수 있다.The region identification unit 1311 may identify where each region in the original image is located in the original image.

원본 영상에서 식별되는 영역들은 관심 오브젝트 영역 및 비-관심 영역을 포함할 수 있다. 영역 식별부(1311)는 원본 영상 내에서 관심 오브젝트를 포함하는 영역을 관심 오브젝트 영역으로 식별하고, 관심 오브젝트 영역 이외의 영역을 비-관심 영역으로 식별할 수 있다.Regions identified in the original image may include an object of interest region and a non-interest region. The region identifier 1311 may identify a region including the object of interest in the original image as the object region of interest, and may identify a region other than the region of interest as a non-interest region.

원본 영상에서 식별되는 관심 오브젝트의 종류는 미리 결정되어 있을 수 있다. 일 예에서, 원본 영상에 포함된 얼굴 오브젝트, 텍스트 오브젝트 등이 관심 오브젝트로서 식별될 수 있다. The type of the object of interest identified in the original image may be predetermined. In an example, a face object, a text object, etc. included in the original image may be identified as the object of interest.

일 실시예에서, 원본 영상에서 식별되어야 하는 관심 오브젝트의 종류는 여러 개일 수 있다. 즉, 얼굴 오브젝트와 텍스트 오브젝트가 관심 오브젝트로 미리 결정되어 있는 경우, 영역 식별부(1311)는 원본 영상에서 얼굴 오브젝트 영역, 텍스트 오브젝트 영역 및 비-관심 영역을 식별할 수 있다.According to an embodiment, there may be several types of objects of interest to be identified in the original image. That is, when the face object and the text object are predetermined as the object of interest, the region identifier 1311 may identify the face object region, the text object region, and the non-interest region from the original image.

일 실시예에서, 영역 식별부(1311)는 오브젝트 검출을 위한 DNN을 통해 원본 영상으로부터 관심 오브젝트 영역을 식별할 수 있다. 얼굴이나, 텍스트 등을 영상 내에서 검출하는 DNN은 당업계에서 활용되고 있으므로 그 구성 및 동작 등의 상세한 설명은 생략한다.In an embodiment, the region identification unit 1311 may identify an object region of interest from the original image through a DNN for object detection. Since a DNN for detecting a face or text in an image is utilized in the art, a detailed description of its configuration and operation will be omitted.

다른 실시예에서, 영역 식별부(1311)는 SVM (Support Vector Machine), PCA (Principal Component Analysis) 등의 알고리즘을 통해 원본 영상에서 관심 오브젝트 영역을 식별할 수도 있다.In another embodiment, the region identification unit 1311 may identify the ROI region in the original image through an algorithm such as a support vector machine (SVM) or a principal component analysis (PCA).

영역 식별부(1311)는 영역들의 식별 결과에 대응하는 영역 정보를 전처리부(1319)로 전달한다. 영역 정보는 원본 영상에서 식별된 영역들(즉, 관심 오브젝트 영역, 비-관심 영역)의 종류 및 위치를 포함할 수 있다.The region identification unit 1311 transmits region information corresponding to the identification result of regions to the preprocessor 1319 . The region information may include types and locations of regions identified in the original image (ie, an object of interest region and a non-interest region).

일 실시예에서, 영역 정보는 영역 맵을 포함할 수도 있는데, 영역 맵은 도 14를 참조하여 설명한다.In an embodiment, the area information may include an area map, which will be described with reference to FIG. 14 .

도 14는 원본 영상(105)으로부터 획득된 영역 맵(1410)을 도시하는 예시적인 도면이다.14 is an exemplary diagram illustrating a region map 1410 obtained from an original image 105 .

관심 오브젝트가 얼굴 오브젝트인 경우, 영역 식별부(1311)는 원본 영상(105)에서 얼굴 오브젝트 영역과 비-관심 영역을 식별할 수 있다. When the object of interest is a face object, the region identifier 1311 may identify a face object region and a non-interest region from the original image 105 .

도 14에 도시된 바와 같이, 영역 맵(1410)은, 얼굴 오브젝트 영역(1412)에서 미리 결정된 제 1 샘플 값을 가지는 샘플들과 비-관심 영역(1414)에서 미리 결정된 제 2 샘플 값을 가지는 샘플들을 포함할 수 있다. 제 1 샘플 값과 제 2 샘플 값은 서로 상이할 수 있다. 만약, 원본 영상(105) 내에서 두 종류의 오브젝트가 관심 오브젝트로서 식별되는 경우, 영역 맵(1410)은, 어느 하나의 관심 오브젝트 영역에서 미리 결정된 제 1 샘플 값을 가지는 샘플들, 다른 하나의 관심 오브젝트 영역에서 미리 결정된 제 2 샘플 값을 가지는 샘플들 및 비-관심 영역에서 미리 결정된 제 3 샘플 값을 가지는 샘플들을 포함할 수 있다.As shown in FIG. 14 , the region map 1410 includes samples having a first predetermined sample value in the face object region 1412 and samples having a second predetermined sample value in the non-interest region 1414 . may include The first sample value and the second sample value may be different from each other. If two types of objects are identified as objects of interest in the original image 105 , the region map 1410 includes samples having a predetermined first sample value in one object of interest region and the other object of interest. It may include samples having a second sample value predetermined in the object region and samples having a third sample value predetermined in the non-interest region.

후술하는 바와 같이, 영역 식별부(1311)는 원본 영상에서 식별된 각 영역에 대응하는 양자화 파라미터를 영역 정보로부터 결정하고, 결정된 양자화 파라미터를 제 1 부호화부(1314)로 전달할 수 있다.As will be described later, the region identification unit 1311 may determine a quantization parameter corresponding to each region identified in the original image from region information, and transmit the determined quantization parameter to the first encoder 1314 .

전처리부(1319)는 영역 식별부(1311)로부터 수신된 영역 정보에 기초하여 원본 영상을 전처리한다. 원본 영상의 전처리는 원본 영상에 대한 크롭핑(cropping) 처리 및 필터링(filtering) 처리 중 적어도 하나를 포함할 수 있는데, 먼저, 크롭핑 처리에 대해 상세히 설명한다. 크롭핑 처리란, 영상에서 필요없는 부분을 잘라내는 작업을 의미한다.The preprocessor 1319 preprocesses the original image based on the region information received from the region identification unit 1311 . The pre-processing of the original image may include at least one of a cropping process and a filtering process on the original image. First, the cropping process will be described in detail. Cropping refers to cutting out unnecessary parts of an image.

일 실시예에서, 전처리부(1319)는 원본 영상으로부터 식별된 영역들을 각각 포함하는 복수의 원본 파트 영상들을 획득할 수 있다. 복수의 원본 파트 영상들은 개별적으로 원본 영상으로부터 식별된 영역들을 포함할 수 있다. 원본 영상과 원본 파트 영상들의 크기는 서로 동일할 수 있다. In an embodiment, the preprocessor 1319 may acquire a plurality of original part images each including regions identified from the original image. The plurality of original part images may include regions individually identified from the original image. The size of the original image and the original part images may be the same.

전처리부(1319)는 영역 정보를 기초로 원본 영상 내에서 식별된 영역들 각각에 대한 크롭핑을 통해 각 영역을 포함하는 원본 파트 영상들을 획득할 수 있다. 이 때, 2개 이상의 동종의 관심 오브젝트 영역이 원본 영상에 포함되어 있는 경우, 2개 이상의 동종의 관심 오브젝트 영역은 하나의 원본 파트 영상에 포함될 수 있다. 예를 들어, 원본 영상에 두 사람의 얼굴이 포함되어 있고, 얼굴 오브젝트가 관심 오브젝트에 해당하는 경우, 두 개의 얼굴 오브젝트 영역이 어느 하나의 원본 파트 영상에 함께 포함될 수 있다.The preprocessor 1319 may obtain original part images including each region by cropping each identified region in the original image based on region information. In this case, when two or more regions of the same type of object of interest are included in the original image, two or more regions of the object of interest of the same type may be included in one original part image. For example, when two faces are included in the original image and the face object corresponds to the object of interest, the two face object regions may be included in one original part image together.

원본 영상에서 제 1 관심 오브젝트 영역, 제 2 관심 오브젝트 영역 및 비-관심 영역이 식별된 경우, 전처리부(1319)는 제 1 관심 오브젝트 영역의 위치를 근거로 제 1 관심 오브젝트 영역에 대해 크롭핑을 하여 제 1의 원본 파트 영상을 획득하고, 제 2 관심 오브젝트 영역의 위치를 근거로 제 2 관심 오브젝트 영역에 대해 크롭핑을 하여 제 2의 원본 파트 영상을 획득할 수 있다. 그리고, 전처리부(1319)는 비-관심 영역의 위치를 근거로 비-관심 영역에 대해 크롭핑을 하여 제 3의 원본 파트 영상을 획득할 수 있다.When the first object-of-interest region, the second object-of-interest region, and the non-interest region are identified in the original image, the preprocessor 1319 performs cropping on the first object-of-interest region based on the location of the first object-of-interest region. Thus, a first original part image may be obtained, and a second original part image may be obtained by cropping the second object of interest region based on the position of the second object of interest region. Also, the preprocessor 1319 may obtain a third original part image by cropping the non-interested region based on the position of the non-interested region.

도 15는 원본 영상(105)으로부터 생성된 복수의 원본 파트 영상들(105a, 105b)을 도시하는 예시적인 도면이다.15 is an exemplary diagram illustrating a plurality of original part images 105a and 105b generated from the original image 105 .

원본 영상(105)으로부터 관심 오브젝트 영역에 해당하는 얼굴 오브젝트 영역과 비-관심 영역이 식별된 경우, 전처리부(1319)는 원본 영상(105) 내 얼굴 오브젝트 영역을 포함하는 제 1의 원본 파트 영상(105a)과, 원본 영상(105) 내 비-관심 영역을 포함하는 제 2의 원본 파트 영상(105b)을 획득할 수 있다. When the face object region and the non-interest region corresponding to the object-of-interest region are identified from the original image 105 , the preprocessor 1319 performs the first original part image including the face object region in the original image 105 ( 105a) and a second original part image 105b including the non-interested region in the original image 105 may be acquired.

제 1의 원본 파트 영상(105a)은, 원본 영상(105) 내에서 얼굴 오브젝트 영역을 구성하는 픽셀들의 픽셀 값들과 동일한 픽셀 값을 가지는 픽셀들, 및 미리 결정된 픽셀 값(예를 들어, 0)을 갖는 픽셀들로 이루어질 수 있다. 원본 영상(105) 내 얼굴 오브젝트 영역의 위치와 제 1의 원본 파트 영상(105a) 내 얼굴 오브젝트 영역의 위치는 서로 동일할 수 있다.The first original part image 105a includes pixels having the same pixel values as those of pixels constituting the face object region in the original image 105, and a predetermined pixel value (eg, 0). It may be composed of pixels having The position of the face object region in the original image 105 and the position of the face object region in the first original part image 105a may be the same.

제 2의 원본 파트 영상(105b)은, 원본 영상(105) 내에서 비-관심 영역을 구성하는 픽셀들의 픽셀 값들과 동일한 픽셀 값을 가지는 픽셀들, 및 미리 결정된 픽셀 값(예를 들어, 0)을 갖는 픽셀들로 이루어질 수 있다. 원본 영상(105) 내 비-관심 영역의 위치와 제 2의 원본 파트 영상(105b) 내 비-관심 영역의 위치는 서로 동일할 수 있다.The second original part image 105b includes pixels having the same pixel values as pixel values of pixels constituting the non-interested region in the original image 105, and a predetermined pixel value (eg, 0). It may be made of pixels having The position of the non-interested region in the original image 105 and the position of the non-interested region in the second original part image 105b may be identical to each other.

도 16은 원본 영상(105)으로부터 생성된 복수의 원본 파트 영상들(105c, 105d, 105e, 105f)을 도시하는 예시적인 도면이다.16 is an exemplary diagram illustrating a plurality of original part images 105c , 105d , 105e , and 105f generated from the original image 105 .

영역 식별부(1311)가 원본 영상(105)에서 식별하는 영역은, 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역 이외에 경계 영역이 더 존재할 수 있다. 경계 영역은 원본 영상(105) 중 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역 사이의 영역에 해당할 수 있다. 경계 영역을 원본 영상(105) 내에서 식별하는 이유는, 후술하는 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상과 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상이 개별적으로 처리됨에 따라 발생할 수 있는 아티팩트를 제거하기 위함이다. 예를 들어, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상을 고-퀄리티로 부호화/복호화하고, 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상을 저-퀄리티로 부호화/복호화하여 복원 영상을 획득하는 경우, 복원 영상 내 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역 사이에 경계 아티팩트가 발생할 수 있다. 따라서, 영역 식별부(1311)는 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역 사이의 경계 영역을 중-퀄리티로 부호화/복호함으로써, 이러한 경계 아티팩트를 제거하고자 하는 것이다.The region identified by the region identification unit 1311 in the original image 105 may further include a boundary region in addition to the object of interest region and the non-interest region. The boundary region may correspond to a region between the object of interest region and the non-interest region in the original image 105 . The reason for identifying the boundary region in the original image 105 is to remove artifacts that may occur when the original part image including the object region of interest and the original part image including the non-interest region, which will be described later, are separately processed. it is for For example, when a reconstructed image is obtained by encoding/decoding an original part image including an object region of interest with high quality and encoding/decoding an original part image including a non-interest region with low quality, the restoration A boundary artifact may occur between the ROI region and the non-interest region in the image. Accordingly, the region identification unit 1311 attempts to remove such boundary artifacts by encoding/decoding the boundary region between the object of interest region and the non-interest region with medium quality.

영역 식별부(1311)는 원본 영상(105) 내에서 관심 오브젝트 영역이 식별되면, 관심 오브젝트 영역의 주변 일정 크기의 영역을 경계 영역으로 식별하고, 관심 오브젝트 영역과 경계 영역 이외의 영역을 비-관심 영역으로 식별할 수 있다.When the object of interest region is identified in the original image 105 , the region identification unit 1311 identifies an area of a predetermined size around the object of interest region as a boundary region, and non-interested regions other than the object of interest region and the boundary region. area can be identified.

도 16을 참조하면, 원본 영상(105) 내에서 얼굴 오브젝트 영역, 텍스트 오브젝트 영역, 경계 영역 및 비-관심 영역이 식별될 수 있다. 여기서, 얼굴 오브젝트 영역과 텍스트 오브젝트 영역이 관심 오브젝트 영역에 해당할 수 있다.Referring to FIG. 16 , a face object region, a text object region, a boundary region, and a non-interested region may be identified in the original image 105 . Here, the face object area and the text object area may correspond to the object of interest area.

전처리부(1319)는 얼굴 오브젝트 영역을 포함하는 제 1의 원본 파트 영상(105c), 텍스트 오브젝트 영역을 포함하는 제 2의 원본 파트 영상(105d), 경계 영역을 포함하는 제 3의 원본 파트 영상(105e) 및 비-관심 영역을 포함하는 제 4의 원본 파트 영상(105f)을 획득할 수 있다.The pre-processing unit 1319 includes a first original part image 105c including a face object area, a second original part image 105d including a text object area, and a third original part image including a boundary area ( 105e) and a fourth original part image 105f including the non-interested region may be acquired.

전처리부(1319)가 영역 정보에 근거하여 원본 영상을 크롭핑한 경우, 도 13에서 전처리부(1319)로부터 AI 스케일부(1312)로 제공되는 전처리된 원본 영상은 복수의 원본 파트 영상일 수 있다. When the preprocessor 1319 crops the original image based on region information, the preprocessed original image provided from the preprocessor 1319 to the AI scale unit 1312 in FIG. 13 may be a plurality of original part images. .

AI 스케일부(1312)는 복수의 원본 파트 영상들 각각을 제 1 DNN을 통해 AI 스케일링하여 복수의 제 1 영상을 획득한다. 제 1 DNN은 AI 설정부(1318)로부터 제공된 DNN 설정 정보에 따라 동작한다. 제 1 DNN의 예시적인 구조는 도 8과 동일할 수 있으므로, 상세한 설명은 생략한다.The AI scale unit 1312 acquires a plurality of first images by AI scaling each of the plurality of original part images through the first DNN. The first DNN operates according to the DNN setting information provided from the AI setting unit 1318 . Since an exemplary structure of the first DNN may be the same as that of FIG. 8 , a detailed description thereof will be omitted.

AI 설정부(1318)는 복수의 원본 파트 영상들 각각에 포함된 영역의 종류에 따라 복수의 원본 파트 영상들의 AI 스케일링에 이용될 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. AI 설정부(1318)는 복수의 원본 파트 영상들 각각에 포함된 영역의 종류에 따라 복수의 원본 파트 영상별로 서로 다른 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.The AI setting unit 1318 may acquire DNN setting information to be used for AI scaling of the plurality of original part images according to the type of region included in each of the plurality of original part images. The AI setting unit 1318 may acquire different DNN setting information for each of the plurality of original part images according to the type of region included in each of the plurality of original part images.

도 17은 원본 파트 영상에서 포함된 영역들의 종류와 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 나타내는 예시적인 도면이다.17 is an exemplary diagram illustrating a mapping relationship between types of regions included in an original part image and DNN setting information.

AI 설정부(1318)는 제 1 DNN에 세팅될 복수의 DNN 설정 정보를 미리 저장할 수 있다. 복수의 DNN 설정 정보는, 제 1 DNN과 AI 복호화 장치(2000)의 제 2 DNN이 연계 훈련됨으로써, 최적화된 값을 가질 수 있다. The AI setting unit 1318 may pre-store a plurality of DNN setting information to be set in the first DNN. The plurality of DNN configuration information may have an optimized value by performing joint training between the first DNN and the second DNN of the AI decoding apparatus 2000 .

여기서, 각 DNN 설정 정보는 제 1 DNN에 포함되는 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수 및 각 필터 커널의 파라미터 중 적어도 하나를 포함한다.Here, each DNN configuration information includes at least one of the number of convolutional layers included in the first DNN, the number of filter kernels for each convolutional layer, and parameters of each filter kernel.

제 1 DNN에 의한 AI 스케일링을 통해 원본 파트 영상의 크기가 변경되는 배율은 DNN 설정 정보마다 상이할 수 있다. 예를 들어, 어느 하나의 DNN 설정 정보는 원본 파트 영상의 크기 대비 1/2배의 크기를 갖는 제 1 영상을 획득하는데 이용되고, 다른 하나의 DNN 설정 정보는 원본 파트 영상의 크기 대비 1/3배의 크기를 갖는 제 1 영상을 획득하는데 이용될 수 있다.The magnification at which the size of the original part image is changed through AI scaling by the first DNN may be different for each DNN setting information. For example, any one DNN setting information is used to obtain a first image having a size 1/2 times the size of the original part image, and the other DNN setting information is 1/3 compared to the size of the original part image It may be used to acquire a first image having the size of a ship.

일 실시예에서, AI 설정부(1318)가 저장하고 있는 복수의 DNN 설정 정보 중 일부는 원본 파트 영상의 크기보다 큰 크기를 갖는 제 1 영상을 획득하는데 이용될 수 있다. 즉, 도 7과 관련하여 설명한 DNN 설정 정보들은 모두 원본 영상의 크기를 감소시키는데 이용되었지만, 도 13에 도시된 AI 부호화 장치(1300)가 이용할 수 있는 DNN 설정 정보들의 일부는 원본 파트 영상의 크기를 증가시키는데 이용될 수 있다. 따라서, 도 13의 AI 부호화 장치(1300)가 이용하는 제 1 DNN은 AI 다운스케일뿐만 아니라 AI 업스케일에도 이용될 수 있다.In an embodiment, some of the plurality of pieces of DNN setting information stored by the AI setting unit 1318 may be used to obtain a first image having a size larger than that of the original part image. That is, all of the DNN setting information described in relation to FIG. 7 was used to reduce the size of the original image, but some of the DNN setting information that can be used by the AI encoding apparatus 1300 shown in FIG. 13 is the size of the original part image. can be used to increase Accordingly, the first DNN used by the AI encoding apparatus 1300 of FIG. 13 may be used for AI upscaling as well as AI downscaling.

AI 설정부(1318)는 원본 파트 영상에 포함된 영역의 종류에 대응하는 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 원본 영상에서 식별된 영역들은 관심 오브젝트 영역, 경계 영역 및 비-관심 영역을 포함할 수 있으므로, 관심 오브젝트 영역, 경계 영역 및 비-관심 영역과 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계가 미리 설정되어 있을 수 있다.The AI setting unit 1318 may acquire DNN setting information corresponding to the type of region included in the original part image. Regions identified in the original image may include an object-of-interest region, a boundary region, and a non-interest region, so that a mapping relationship between the object-of-interest region, the boundary region, and the non-interest region and the DNN setting information may be preset. there is.

도 17에 도시된 바와 같이, 어느 하나의 원본 파트 영상에 관심 오브젝트 영역이 포함되어 있고, 관심 오브젝트가 얼굴 오브젝트라면, AI 설정부(1318)는 A DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 어느 하나의 원본 파트 영상에 관심 오브젝트 영역이 포함되어 있고, 관심 오브젝트가 텍스트 오브젝트라면, AI 설정부(1318)는 B DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 또한 AI 설정부(1318)는 어느 하나의 원본 파트 영상에 경계 영역이 포함되어 있으면 C DNN 설정 정보를 획득하고, 어느 하나의 원본 파트 영상에 비-관심 영역이 포함되어 있으면 D DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.17 , if an object of interest region is included in any one original part image and the object of interest is a face object, the AI setting unit 1318 may obtain A DNN setting information. If an object of interest region is included in any one original part image and the object of interest is a text object, the AI setting unit 1318 may obtain B DNN setting information. In addition, the AI setting unit 1318 acquires C DNN setting information if any one original part image includes a boundary region, and acquires D DNN setting information if any one original part image includes a non-interest region can do.

일 실시예에서, AI 설정부(1318)는 각 원본 파트 영상에 포함된 영역의 종류와 함께 입력 정보를 더 고려하여 각 원본 파트 영상에 대해 적용될 DNNN 설정 정보를 획득할 수도 있다. 입력 정보는 원본 파트 영상으로부터 획득될 제 1 영상의 타겟 해상도, 영상 데이터의 타겟 비트레이트, 영상 데이터의 비트레이트 타입(예를 들어, variable bitrate 타입, constant bitrate 타입 또는 average bitrate 타입 등), AI 스케일이 적용되는 컬러 포맷(휘도 성분, 색차 성분, 레드 성분, 그린 성분 또는 블루 성분 등), 제 1 부호화를 위한 코덱 타입, 압축 히스토리 정보, 원본 파트 영상의 해상도 및 원본 파트 영상의 타입 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. In an embodiment, the AI setting unit 1318 may obtain DNNN setting information to be applied to each original part image by further considering input information along with the type of region included in each original part image. The input information includes the target resolution of the first image to be obtained from the original part image, the target bitrate of the image data, the bitrate type of the image data (eg, variable bitrate type, constant bitrate type, average bitrate type, etc.), AI scale Select at least one of the applied color format (luminance component, chrominance component, red component, green component, or blue component, etc.), the codec type for the first encoding, compression history information, the resolution of the original part image, and the type of the original part image may include

일 실시예에서, 복수의 원본 파트 영상 각각이 복수의 프레임으로 구성된 경우, AI 설정부(1318)는 소정 개수의 프레임 별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득하고, 독립적으로 획득한 DNN 설정 정보를 AI 스케일부(1312)로 제공할 수도 있다.In one embodiment, when each of a plurality of original part images is composed of a plurality of frames, the AI setting unit 1318 independently acquires DNN setting information for each predetermined number of frames, and uses the independently acquired DNN setting information as an AI schedule. A portion 1312 may be provided.

일 예시에서, AI 설정부(1318)는 각 원본 파트 영상을 구성하는 프레임들을 소정 개수의 그룹으로 구분하고, 각 그룹별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득할 수 있다. 각 그룹에 대해 서로 동일하거나 서로 상이한 DNN 설정 정보가 획득될 수 있다. 그룹들에 포함된 프레임들의 개수는 그룹별로 동일하거나 상이할 수 있다.In one example, the AI setting unit 1318 may divide frames constituting each original part image into a predetermined number of groups, and independently obtain DNN setting information for each group. The same or different DNN configuration information may be obtained for each group. The number of frames included in the groups may be the same or different for each group.

다른 예시에서, AI 설정부(1318)는 각 원본 파트 영상을 구성하는 프레임별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 결정할 수 있다. 각각의 프레임에 대해 서로 동일하거나 서로 상이한 DNN 설정 정보가 획득될 수 있다.In another example, the AI setting unit 1318 may independently determine DNN setting information for each frame constituting each original part image. The same or different DNN configuration information may be obtained for each frame.

다시 도 13을 참조하면, AI 스케일부(1312)는 AI 설정부(1318)로부터 제공된 DNN 설정 정보로 세팅된 제 1 DNN을 이용하여 복수의 원본 파트 영상들을 AI 스케일링한다. AI 스케일링 결과 복수의 원본 파트 영상들에 대응하는 복수의 제 1 영상들이 획득된다.Referring back to FIG. 13 , the AI scale unit 1312 AI scales the plurality of original part images by using the first DNN set with the DNN setting information provided from the AI setting unit 1318 . As a result of the AI scaling, a plurality of first images corresponding to the plurality of original part images are obtained.

AI 스케일부(1312)는 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상을 AI 스케일링하여 제 1 영상을 획득하고, 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상을 AI 스케일링하여 제 1 영상을 획득하는데, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율은 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율보다 클 수 있다. 다시 말하면, 원본 파트 영상들의 크기가 서로 동일한 경우, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상에 대한 AI 스케일링을 통해 획득되는 제 1 영상의 크기는 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상에 대한 AI 스케일링을 통해 획득되는 제 1 영상의 크기보다 클 수 있다. 이에 대해 도 18을 참조하여 설명한다.The AI scale unit 1312 obtains a first image by AI scaling the original part image including the object of interest region, and obtains the first image by AI scaling the original part image including the non-interest region, the object of interest The resizing magnification of the original part image including the region may be greater than the resizing magnification of the original part image including the non-interested region. In other words, when the sizes of the original part images are the same, the size of the first image obtained through AI scaling of the original part image including the object region of interest is the AI scaling of the original part image including the non-interest region. It may be larger than the size of the first image obtained through . This will be described with reference to FIG. 18 .

도 18은 복수의 원본 파트 영상(105a, 105b) 각각에 대한 독립적인 AI 스케일링을 통해 획득되는 복수의 제 1 영상(115a, 115b)을 도시하는 예시적인 도면이다.18 is an exemplary diagram illustrating a plurality of first images 115a and 115b obtained through independent AI scaling of a plurality of original part images 105a and 105b, respectively.

전술한 바와 같이, AI 설정부(1318)는 복수의 원본 파트 영상 각각에 포함된 영역의 종류를 고려하여 DNN 설정 정보를 획득하는데, DNN 설정 정보에 따라 복수의 원본 파트 영상들의 AI 스케일링이 독립적으로 수행될 수 있다. 즉, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상은 A DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 1 DNN을 통해 AI 스케일링되고, 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상은 B DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 1 DNN을 통해 AI 스케일링될 수 있다.As described above, the AI setting unit 1318 obtains DNN setting information in consideration of the type of region included in each of the plurality of original part images, and the AI scaling of the plurality of original part images is independently performed according to the DNN setting information. can be performed. That is, the original part image including the object region of interest is AI-scaled through the first DNN operating according to the A DNN setting information, and the original part image including the non-interest region is the first part image including the B DNN setting information operating according to the B DNN setting information. AI can be scaled through DNN.

AI 스케일링을 통한 복수의 원본 파트 영상들의 크기 변경 배율이 원본 파트 영상에 포함된 영역의 종류에 따라 서로 다를 수 있다. 도 18에 도시된 바와 같이, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상(105a)의 폭이 w이고, 높이가 h이면, 해당 원본 파트 영상(105a)에 대한 AI 스케일링을 통해 폭이 w1이고, 높이가 h1인 제 1 영상(115a)이 획득될 수 있다. 또한, 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상(105b)의 폭이 w이고, 높이가 h이면, 해당 원본 파트 영상(105b)에 대한 AI 스케일링을 통해 폭이 w2이고, 높이가 h2인 제 1 영상(115b)이 획득될 수 있다. 이 때, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상(105a)의 크기 변경 배율(h1/h 또는 w1/w)은 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상(105b)의 크기 변경 배율(h2/h 또는 w2/w)보다 클 수 있다. A magnification for changing the size of the plurality of original part images through AI scaling may be different depending on the type of region included in the original part image. As illustrated in FIG. 18 , if the width of the original part image 105a including the object region of interest is w and the height is h, the width is w1 through AI scaling of the original part image 105a and the height A first image 115a of which is h1 may be acquired. Also, if the width of the original part image 105b including the non-interested region is w and the height is h, the first part image 105b having a width of w2 and a height of h2 is performed through AI scaling for the original part image 105b. An image 115b may be acquired. In this case, the size change magnification (h1/h or w1/w) of the original part image 105a including the region of interest is the size change magnification (h2/h) of the original part image 105b including the non-interest region. or w2/w).

구현예에 따라, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상(105a)의 크기 변경 배율(h1/h 또는 w1/w)은 1 이상이고, 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상(105b)의 크기 변경 배율(h2/h 또는 w2/w)은 1보다 작을 수 있다. 다시 말하면, AI 스케일부(1312)는 비-관심 영역을 포함하는 제 1 영상(115b)보다 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 1 영상(115a)의 크기를 크게 획득함으로써, 관심 오브젝트 영역이 비-관심 영역보다 고-퀄리티로 제 1 부호화되도록 한다.According to an embodiment, the size change magnification (h1/h or w1/w) of the original part image 105a including the object region of interest is 1 or more, and the size of the original part image 105b including the non-interest region is 1 The change factor (h2/h or w2/w) may be less than one. In other words, the AI scale unit 1312 acquires a larger size of the first image 115a including the object-of-interest region than the first image 115b including the non-interest region, so that the object-of-interest region is non-interested. The first encoding is performed with higher quality than the region.

일 실시예에서, 원본 영상에서 경계 영역이 식별된 경우, 경계 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율은, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율(h1/h 또는 w1/w)과 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율(h2/h 또는 w2/w) 사이의 값을 가질 수 있다.In an embodiment, when the boundary region is identified from the original image, the size change magnification of the original part image including the boundary region is the size change magnification (h1/h or w1/w) of the original part image including the object of interest region. ) and the size change magnification (h2/h or w2/w) of the original part image including the non-interested region.

또한, 일 실시예에서, 원본 영상에서 두 종류 이상의 관심 오브젝트가 검출된 경우, 어느 하나의 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율과 다른 하나의 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율이 서로 상이하게 결정될 수 있다. 일 예로, 두 종류 이상의 관심 오브젝트들의 중요도에 따라 원본 파트 영상의 크기 변경 배율이 다르게 결정될 수 있다. 구체적으로, 얼굴 오브젝트의 중요도가 텍스트 오브젝트의 중요도보다 높다면, 얼굴 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율은 텍스트 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 크기 변경 배율보다 클 수 있다.In addition, in an embodiment, when two or more types of objects of interest are detected in the original image, the size change magnification of the original part image including one object-of-interest region and the original part image including the other object-of-interest region are The size change magnification may be determined to be different from each other. For example, the size change magnification of the original part image may be determined differently according to the importance of two or more types of objects of interest. Specifically, if the importance of the face object is higher than that of the text object, the size change magnification of the original part image including the face object region may be greater than the size change magnification of the original part image including the text object region.

전술한 바와 같이, AI 설정부(1318)는 각각의 원본 파트 영상에 포함된 영역의 종류를 고려하여 각 원본 파트 영상에 대한 AI 스케일링에 적용될 DNN 설정 정보를 획득한다. AI 설정부(1318)는 각각의 원본 파트 영상에 포함된 영역의 종류를 고려하여 각 원본 파트 영상에 대한 AI 스케일링을 통한 크기 변경 배율의 타겟을 결정한다. 그리고, AI 설정부(1318)는 결정된 크기 변경 배율을 야기하는 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. As described above, the AI setting unit 1318 obtains DNN setting information to be applied to AI scaling for each original part image in consideration of the type of region included in each original part image. The AI setting unit 1318 determines a target of a size change magnification through AI scaling for each original part image in consideration of the type of region included in each original part image. Then, the AI setting unit 1318 may acquire DNN setting information causing the determined size change magnification.

AI 스케일부(1312)에 의해 획득된 복수의 제 1 영상은 제 1 부호화부(1314)로 출력된다. 제 1 부호화부(1314)는 복수의 제 1 영상을 제 1 부호화하여 영상 데이터를 획득하고, 영상 데이터를 데이터 처리부(1316)로 출력한다. 제 1 부호화부(1314)는 복수의 제 1 영상을 독립적으로 제 1 부호화하여 복수의 영상 데이터를 획득할 수 있다.The plurality of first images obtained by the AI scale unit 1312 are output to the first encoder 1314 . The first encoder 1314 obtains image data by first encoding the plurality of first images, and outputs the image data to the data processor 1316 . The first encoder 1314 may independently first encode a plurality of first images to obtain a plurality of image data.

제 1 부호화부(1314)는 주파수 변환 기반의 영상 압축 방법에 따라 복수의 제 1 영상들을 제 1 부호화하여 복수의 제 1 영상이 가지는 정보량을 감축시킬 수 있다. 소정의 코덱(예를 들어, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 또는 AV1)을 통한 제 1 부호화 결과, 영상 데이터가 획득된다. 영상 데이터는 소정의 코덱의 규칙, 즉 신택스에 따라 획득된다. 예를 들어, 영상 데이터는 복수의 제 1 영상과 복수의 제 1 영상의 예측 데이터 사이의 차이인 잔차 데이터, 복수의 제 1 영상을 제 1 부호화하는데 이용된 예측 모드 정보, 움직임 정보 및 복수의 제 1 영상을 제 1 부호화하는데 이용된 양자화 파라미터 관련 정보 등을 포함할 수 있다.The first encoder 1314 may reduce the amount of information included in the plurality of first images by first encoding the plurality of first images according to the frequency transformation-based image compression method. As a result of the first encoding through a predetermined codec (eg, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9, or AV1), image data is obtained. The image data is obtained according to a rule of a predetermined codec, that is, a syntax. For example, the image data may include residual data that is a difference between the plurality of first images and prediction data of the plurality of first images, prediction mode information used to first encode the plurality of first images, motion information, and the plurality of first images. It may include information related to a quantization parameter used to first encode one image.

전술한 바와 같이, 영역 식별부(1311)는 영역 정보로부터 원본 영상 내에서 식별된 영역들을 위한 양자화 파라미터를 결정하고, 결정된 양자화 파라미터를 제 1 부호화부(1314)로 전달할 수 있다. 영역 식별부(1311)로부터 제 1 부호화부(1314)로 제공되는 양자화 파라미터는, 델타(delta) 양자화 파라미터일 수 있다. 영역 식별부(1311)는 어떤 종류의 영역에 어떤 양자화 파라미터를 적용하여야 하는지를 제 1 부호화부(1314)로 알려줄 수 있다.As described above, the region identifier 1311 may determine a quantization parameter for regions identified in the original image from region information, and transmit the determined quantization parameter to the first encoder 1314 . The quantization parameter provided from the region identifier 1311 to the first encoder 1314 may be a delta quantization parameter. The region identification unit 1311 may inform the first encoder 1314 of which type of region a quantization parameter should be applied.

일 실시예에서, 영역 식별부(1311)는 관심 오브젝트 영역의 양자화 파라미터를 바-관심 영역의 양자화 파라미터보다 작게 결정함으로써, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 1 영상이 비-관심 영역을 포함하는 제 1 영상보다 고-퀄리티로 제 1 부호화되게 할 수 있다. 만약, 원본 영상에서 두 종류 이상의 관심 오브젝트가 검출된 경우, 영역 식별부(1311)는 관심 오브젝트의 중요도를 고려하여 두 종류 이상의 관심 오브젝트 영역의 양자화 파라미터를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 원본 영상에서 관심 오브젝트로서 얼굴 오브젝트와 텍스트 오브젝트가 식별되고, 얼굴 오브젝트의 중요도가 텍스트 오브젝트의 중요도보다 높다면, 영역 식별부(1311)는 얼굴 오브젝트 영역의 양자화 파라미터를 텍스트 오브젝트 영역의 양자화 파라미터보다 작게 결정할 수 있다.In an embodiment, the region identification unit 1311 determines the quantization parameter of the object-of-interest region to be smaller than the quantization parameter of the bar-interest region, so that the first image including the object-of-interest region includes the non-interested region. The first encoding may be performed with higher quality than the image. If two or more types of objects of interest are detected from the original image, the region identifier 1311 may determine quantization parameters of two or more types of objects of interest in consideration of the importance of the objects of interest. For example, if a face object and a text object are identified as objects of interest in the original image, and the importance of the face object is higher than that of the text object, the region identification unit 1311 sets the quantization parameter of the face object region to that of the text object region. It can be determined to be smaller than the quantization parameter.

원본 영상에서 경계 영역이 식별된 경우, 영역 식별부(1311)는 관심 오브젝트 영역의 양자화 파라미터를 바-관심 영역의 양자화 파라미터보다 작게 결정하고, 경계 영역의 양자화 파라미터를 관심 오브젝트 영역의 양자화 파라미터와 바-관심 영역의 양자화 파라미터 사이의 값으로 결정할 수도 있다.When the boundary region is identified from the original image, the region identification unit 1311 determines the quantization parameter of the object region of interest to be smaller than the quantization parameter of the bar-interest region, and sets the quantization parameter of the boundary region with the quantization parameter of the object region of interest and the bar. - It can also be determined as a value between the quantization parameters of the region of interest.

일 실시예에서, 영역 정보로부터 제 1 부호화부(1314)로 제공되는 양자화 파라미터는 양자화 파라미터 맵으로 표현될 수 있다.In an embodiment, the quantization parameter provided from the region information to the first encoder 1314 may be expressed as a quantization parameter map.

도 19는 영역 정보로부터 획득되는 양자화 파라미터 맵(1900)을 도시하는 예시적인 도면이다.19 is an exemplary diagram illustrating a quantization parameter map 1900 obtained from region information.

도 19에 도시된 바와 같이, 양자화 파라미터 맵(1900) 중 관심 오브젝트 영역에 해당하는 부분은 10의 양자화 파라미터를 가지고, 비-관심 영역에 해당하는 부분은 20의 양자화 파라미터를 가질 수 있다. As shown in FIG. 19 , a portion corresponding to the object region of interest in the quantization parameter map 1900 may have a quantization parameter of 10, and a portion corresponding to a non-interest region may have a quantization parameter of 20.

제 1 부호화부(1314)는 각 영역별 양자화 파라미터에 따라 제 1 영상들을 제 1 부호화할 수 있다. 구체적으로, 제 1 부호화부(1314)는 관심 오브젝트 영역에 대한 양자화 파라미터에 따라 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 1 영상을 제 1 부호화하고, 비-관심 영역에 대한 양자화 파라미터에 따라 비-관심 영역을 포함하는 제 1 영상을 제 1 부호화할 수 있다.The first encoder 1314 may first encode the first images according to a quantization parameter for each region. Specifically, the first encoder 1314 first encodes a first image including an object region of interest according to a quantization parameter for the object region of interest, and converts a non-interest region according to the quantization parameter of the non-interest region. The first image including the first image may be first encoded.

AI 설정부(1318)는 AI 데이터를 데이터 처리부(1316)로 전달할 수 있다. AI 데이터는, AI 복호화 장치(2000)의 AI 스케일부(2036)가 AI 부호화 장치(1300)의 AI 스케일링의 크기 변경 배율에 맞춰 제 2 영상들을 AI 스케일링할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. 구현예에 따라, AI 데이터는 영역 식별부(1311)로부터 제공되는 영역 정보를 더 포함할 수 있다. The AI setting unit 1318 may transmit AI data to the data processing unit 1316 . The AI data includes information that enables the AI scale unit 2036 of the AI decoding apparatus 2000 to perform AI scaling of the second images according to the size change magnification of the AI scaling of the AI encoding apparatus 1300 . According to an embodiment, the AI data may further include region information provided from the region identification unit 1311 .

앞서 도 7에 도시된 AI 부호화 장치(700)는 하나의 원본 영상을 AI 다운스케일을 하여 하나의 제 1 영상을 획득하지만, 도 13에 도시된 AI 부호화 장치(1300)는 복수의 원본 파트 영상들 각각의 AI 스케일링을 통해 복수의 제 1 영상들을 획득할 수 있으므로, AI 설정부(1318)는 복수의 원본 파트 영상들의 개별적인 AI 스케일링에 이용된 DNN 설정 정보들을 가리키는 복수의 AI 데이터를 생성할 수 있다. The AI encoding apparatus 700 shown in FIG. 7 above performs AI downscaling of one original image to obtain one first image, but the AI encoding apparatus 1300 illustrated in FIG. 13 uses a plurality of original part images. Since a plurality of first images may be obtained through each AI scaling, the AI setting unit 1318 may generate a plurality of AI data indicating DNN setting information used for individual AI scaling of a plurality of original part images. .

일 실시예에서, AI 데이터는 원본 파트 영상과 제 1 영상 사이의 해상도 차이 정보, 제 1 영상 관련 정보 및 제 1 영상에 포함된 영역의 종류 정보(즉, 제 1 영상에 포함된 영역이 관심 오브젝트 영역인지, 비-관심 영역인지, 경계 영역인지를 나타내는 정보) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제 1 영상 관련 정보는, 제 1 영상의 해상도, 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트 및 제 1 영상의 제 1 부호화시 이용된 코덱 타입 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.In an embodiment, the AI data includes information about a difference in resolution between the original part image and the first image, information related to the first image, and type information of a region included in the first image (ie, the region included in the first image is an object of interest). information indicating whether it is a region, a non-interest region, or a boundary region). The first image-related information may include information on at least one of a resolution of the first image, a bit rate of image data obtained as a result of the first encoding of the first image, and a codec type used in the first encoding of the first image. can

다른 실시예에서, AI 데이터는, AI 스케일부(1312)에 의한 AI 스케일링의 크기 변경 배율에 맞춰 제 2 영상이 AI 스케일링될 수 있도록, 상호 약속된 DNN 설정 정보의 식별자를 포함할 수 있다.In another embodiment, the AI data may include an identifier of mutually agreed DNN configuration information so that the second image can be AI scaled according to the size change magnification of the AI scaling by the AI scale unit 1312 .

다른 실시예에서, AI 데이터는 AI 복호화 장치(2000)의 제 2 DNN에 세팅 가능한 DNN 설정 정보 자체를 포함할 수도 있다.In another embodiment, the AI data may include DNN configuration information itself that can be set in the second DNN of the AI decoding apparatus 2000 .

데이터 처리부(1316)는 제 1 부호화부(1314)로부터 수신된 영상 데이터와 AI 설정부(1318)로부터 수신된 AI 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터를 생성한다. 데이터 처리부(1316)에 의해 생성된 AI 부호화 데이터의 구조에 대해서는 도 9 및 도 10에서 설명하였으므로, 상세한 설명은 생략한다.The data processing unit 1316 generates AI encoded data including the image data received from the first encoding unit 1314 and the AI data received from the AI setting unit 1318 . Since the structure of the AI-encoded data generated by the data processing unit 1316 has been described with reference to FIGS. 9 and 10 , a detailed description thereof will be omitted.

AI 부호화 데이터는 전송부(1330)로 전송된다. 전송부(1330)는 네트워크를 통해 AI 부호화 결과 획득된 AI 부호화 데이터를 전송한다.AI-encoded data is transmitted to the transmitter 1330 . The transmitter 1330 transmits the AI-encoded data obtained as a result of the AI-encoding through a network.

일 실시예에서, AI 부호화 데이터는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 등을 포함하는 데이터 저장 매체에 저장될 수도 있다.In one embodiment, the AI encoded data is a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk medium) may be stored in a data storage medium including

한편, 전처리부(1319)에 의한 원본 영상의 전처리는 원본 영상의 필터링 처리를 포함할 수 있는데, 이하에서는, 원본 영상의 필터링 처리에 대해 설명한다.Meanwhile, the preprocessing of the original image by the preprocessor 1319 may include filtering of the original image. Hereinafter, the filtering process of the original image will be described.

전처리부(1319)는 영역 식별부(1311)로부터 수신된 영역 정보에 따라 원본 영상 내에서 식별된 영역들을 필터링할 수 있다. The preprocessor 1319 may filter the identified regions in the original image according to the region information received from the region identification unit 1311 .

일 실시예에서, 전처리부(1319)는 원본 영상 내 관심 오브젝트 영역에 대해 제 1 필터링을 수행하고, 비-관심 영역에 대해 제 2 필터링을 수행할 수 있다. 일 예로, 제 1 필터링은 하이패스 필터링이고, 제 2 필터링은 로우패스 필터링일 수 있다. 하이패스 필터링에 따라 원본 영상 내 관심 오브젝트 영역은 보다 선명해지고, 비-관심 영역은 스무딩(smoothing)해질 수 있다. In an embodiment, the preprocessor 1319 may perform first filtering on the ROI region in the original image and perform second filtering on the non-interest region. For example, the first filtering may be high-pass filtering, and the second filtering may be low-pass filtering. According to the high-pass filtering, a region of an object of interest in the original image may become clearer and a region of a non-interest may be smoothed.

다른 예로, 제 1 필터링 및 제 2 필터링은 모두 로우패스 필터링이되, 제 1 필터링의 차단 주파수는 제 2 필터링의 차단 주파수보다 높을 수 있다. 만약, 원본 영상 내에서 두 종류 이상의 관심 오브젝트 영역이 식별된 경우, 전처리부(1319)는 두 종류 이상의 관심 오브젝트 영역들을 서로 다른 차단 주파수로 제 1 필터링할 수 있다.As another example, both the first filtering and the second filtering are low-pass filtering, but the cutoff frequency of the first filtering may be higher than the cutoff frequency of the second filtering. If two or more types of object regions are identified in the original image, the preprocessor 1319 may first filter the two or more types of object regions with different cutoff frequencies.

다른 실시예에서, 전처리부(1319)는 원본 영상 내 관심 오브젝트 영역에 대해 제 1 필터링을 수행하고, 경계 영역에 대해 제 2 필터링을 수행하고, 비-관심 영역에 대해 제 3 필터링을 수행할 수 있다. 일 예로, 제 1 필터링과 제 2 필터링은 하이패스 필터링이고, 제 3 필터링은 로우패스 필터링이며, 제 1 필터링의 차단 주파수는 제 2 필터링의 차단 주파수보다 낮을 수 있다.In another embodiment, the preprocessor 1319 may perform first filtering on the ROI region in the original image, second filtering on the boundary region, and third filtering on the non-interest region. there is. For example, the first filtering and the second filtering may be high-pass filtering, the third filtering may be low-pass filtering, and a cutoff frequency of the first filtering may be lower than a cutoff frequency of the second filtering.

전처리부(1319)는 원본 영상 내에서 식별된 영역들 각각을 서로 다른 방식으로 필터링하되, 다른 종류의 영역을 동일한 방식으로 필터링할 때에는 전술한 바와 같이 설정 값, 예를 들어, 차단 주파수를 서로 다르게 설정함으로써 필터링 결과가 달라지게 할 수 있다.The preprocessor 1319 filters each of the identified regions in the original image in different ways, but when filtering different types of regions in the same manner, as described above, a set value, for example, a cutoff frequency, is set differently. By setting it, the filtering result can be changed.

전처리부(1319)에 의해 전처리된 원본 영상은 AI 스케일부(1312)로 출력되고, AI 스케일부(1312)는 AI 설정부(1318)로부터 제공된 DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 1 DNN으로 전처리된 원본 영상을 AI 스케일링한다. The original image preprocessed by the preprocessing unit 1319 is output to the AI scale unit 1312, and the AI scale unit 1312 is preprocessed with a first DNN operating according to the DNN setting information provided from the AI setting unit 1318. AI scales the original image.

AI 설정부(1318)가 DNN 설정 정보를 획득하는 방법은 앞서 도 7과 관련하여 설명한 것과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.Since the method for the AI setting unit 1318 to obtain the DNN setting information is the same as that described above with reference to FIG. 7 , a detailed description thereof will be omitted.

제 1 부호화부(1314)는 AI 스케일부(1312)에 의해 획득된 제 1 영상을 제 1 부호화하고, 영상 데이터를 데이터 처리부(1316)로 출력한다. 일 실시예에서, 영역 식별부(1311)는 영역 정보에 기초하여 원본 영상 내 각 영역에 적용될 양자화 파라미터를 결정하고, 결정된 양자화 파라미터를 제 1 부호화부(1314)로 전달할 수 있다. 제 1 부호화부(1314)는 영역 식별부(1311)로부터 제공된 양자화 파라미터에 기초하여 제 1 영상을 제 1 부호화할 수 있다.The first encoder 1314 first encodes the first image obtained by the AI scale unit 1312 , and outputs image data to the data processor 1316 . In an embodiment, the region identification unit 1311 may determine a quantization parameter to be applied to each region in the original image based on region information, and transmit the determined quantization parameter to the first encoder 1314 . The first encoder 1314 may first encode the first image based on the quantization parameter provided from the region identifier 1311 .

AI 설정부(1318)는 AI 데이터를 데이터 처리부(1316)로 출력한다. AI 데이터는, AI 복호화 장치(2000)가 AI 부호화 장치(1300)의 AI 스케일링의 크기 변경 배율에 맞춰 제 2 영상들을 AI 스케일링할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. AI 데이터는 영역 식별부(1311)로부터 제공된 영역 정보를 더 포함할 수 있다. The AI setting unit 1318 outputs AI data to the data processing unit 1316 . The AI data includes information enabling the AI decoding apparatus 2000 to perform AI scaling of the second images according to the size change magnification of the AI scaling of the AI encoding apparatus 1300 . The AI data may further include region information provided from the region identification unit 1311 .

데이터 처리부(1316)는 영상 데이터 및 AI 데이터를 포함하는 AI 부호화 데이터를 생성한다. AI 부호화 데이터는 전송부(1330)로 전송된다. 전송부(1330)는 네트워크를 통해 AI 부호화 결과 획득된 AI 부호화 데이터를 전송한다.The data processing unit 1316 generates AI encoded data including image data and AI data. AI-encoded data is transmitted to the transmitter 1330 . The transmitter 1330 transmits the AI-encoded data obtained as a result of the AI-encoding through a network.

일 실시예에서, AI 부호화 데이터는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 등을 포함하는 데이터 저장 매체에 저장될 수도 있다.In one embodiment, the AI encoded data is a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk medium) may be stored in a data storage medium including

도 20은 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(2000)의 구성을 나타내는 블록도이다.20 is a block diagram illustrating a configuration of an AI decoding apparatus 2000 according to an embodiment.

도 20을 참조하면, 일 실시예에 따른 AI 복호화 장치(2000)는 수신부(2010) 및 AI 복호화부(2030)를 포함한다. AI 복호화부(2030)는 파싱부(2032), 제 1 복호화부(2034), AI 스케일부(2036), AI 설정부(2038) 및 후처리부(2039)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 20 , the AI decoding apparatus 2000 according to an embodiment includes a receiving unit 2010 and an AI decoding unit 2030 . The AI decoding unit 2030 may include a parsing unit 2032 , a first decoding unit 2034 , an AI scale unit 2036 , an AI setting unit 2038 , and a post-processing unit 2039 .

도 20에는 수신부(2010) 및 AI 복호화부(2030)가 개별적인 장치로 도시되어 있으나, 수신부(2010) 및 AI 복호화부(2030)는 하나의 프로세서를 통해 구현될 수 있다. 이 경우, 수신부(2010) 및 AI 복호화부(2030)는 전용 프로세서로 구현될 수도 있고, AP(application processor) 또는 CPU(central processing unit), GPU(graphic processing unit)와 같은 범용 프로세서와 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다. 또한, 전용 프로세서의 경우, 본 개시의 실시예를 구현하기 위한 메모리를 포함하거나, 외부 메모리를 이용하기 위한 메모리 처리부를 포함할 수 있다. Although the receiver 2010 and the AI decoder 2030 are illustrated as separate devices in FIG. 20 , the receiver 2010 and the AI decoder 2030 may be implemented through one processor. In this case, the receiving unit 2010 and the AI decoding unit 2030 may be implemented as a dedicated processor, and a general-purpose processor such as an application processor (AP), a central processing unit (CPU), or a graphic processing unit (GPU) and S/W It may be implemented through a combination of Also, in the case of a dedicated processor, a memory for implementing an embodiment of the present disclosure or a memory processing unit for using an external memory may be included.

수신부(2010) 및 AI 복호화부(2030)는 복수의 프로세서로 구성될 수도 있다. 이 경우, 전용 프로세서들의 조합으로 구현될 수도 있고, AP 또는 CPU, GPU와 같은 다수의 범용 프로세서들과 S/W의 조합을 통해 구현될 수도 있다.The receiver 2010 and the AI decoder 2030 may be configured with a plurality of processors. In this case, it may be implemented as a combination of dedicated processors, or may be implemented through a combination of S/W with a plurality of general-purpose processors such as an AP, CPU, or GPU.

수신부(2010)는 AI 부호화 결과 획득된 AI 부호화 데이터를 수신한다. 일 예로, AI 부호화 데이터는 mp4, mov 등의 파일 형식을 갖는 비디오 파일일 수 있다. The receiving unit 2010 receives AI encoded data obtained as a result of AI encoding. As an example, the AI-encoded data may be a video file having a file format such as mp4 or mov.

수신부(2010)는 네트워크를 통해 전달되는 AI 부호화 데이터를 수신할 수 있다. 수신부(2010)는 AI 부호화 데이터를 AI 복호화부(2030)로 출력한다. The receiver 2010 may receive AI-encoded data transmitted through a network. The receiving unit 2010 outputs the AI encoded data to the AI decoding unit 2030 .

일 실시예에서, AI 부호화 데이터는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 등을 포함하는 데이터 저장 매체로부터 획득된 것일 수도 있다.In one embodiment, AI-encoded data is stored in a hard disk, magnetic media such as floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floppy disks. It may be obtained from a data storage medium including an optical medium).

파싱부(2032)는 AI 부호화 데이터를 파싱하여 제 1 영상의 제 1 부호화 결과로 생성된 영상 데이터를 제 1 복호화부(2034)로 전달하고, AI 데이터를 AI 설정부(2038)로 전달한다. 파싱부(2032)가 파싱하는 AI 부호화 데이터의 구조는 도 9 및 도 10에서 설명하였으므로, 상세한 설명을 생략한다.The parsing unit 2032 parses the AI encoded data and transmits image data generated as a result of the first encoding of the first image to the first decoder 2034 , and transmits the AI data to the AI setting unit 2038 . Since the structure of the AI-encoded data parsed by the parsing unit 2032 has been described with reference to FIGS. 9 and 10 , a detailed description thereof will be omitted.

파싱부(2032)는 AI 부호화 데이터에 포함된 영상 데이터가 소정의 코덱(예를 들어, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9 또는 AV1)을 통해 획득된 영상 데이터인 것으로 확인할 수도 있다. 이 경우, 영상 데이터가 상기 확인된 코덱으로 처리될 수 있도록, 해당 정보를 제 1 복호화부(2034)로 전달할 수 있다.The parsing unit 2032 obtains image data included in the AI encoded data through a predetermined codec (eg, MPEG-2, H.264, MPEG-4, HEVC, VC-1, VP8, VP9, or AV1). It can also be confirmed that it is the image data that has been processed. In this case, the corresponding information may be transmitted to the first decoder 2034 so that the image data can be processed by the identified codec.

제 1 복호화부(2034)는 파싱부(2032)로부터 수신된 영상 데이터에 기초하여 제 1 영상에 대응하는 제 2 영상을 복원한다. 원본 영상에 대한 전처리가 크롭핑 처리인 경우, 제 1 복호화부(2034)는 복수의 영상 데이터 각각을 제 1 복호화하여 복수의 제 1 영상 각각에 대응하는 복수의 제 2 영상을 획득할 수 있다.The first decoder 2034 reconstructs a second image corresponding to the first image based on the image data received from the parser 2032 . When the pre-processing of the original image is the cropping process, the first decoder 2034 may first decode each of the plurality of image data to obtain a plurality of second images corresponding to each of the plurality of first images.

제 1 복호화부(2034)에 의해 획득된 제 2 영상은 AI 스케일부(2036)로 제공된다. 구현예에 따라, 예측 모드 정보, 움직임 정보, 양자화 파라미터 정보 등의 제 1 복호화 관련 정보가 제 1 복호화부(2034)로부터 AI 설정부(2038)로 제공될 수 있다. 제 1 복호화 관련 정보는 DNN 설정 정보를 획득하는데 이용될 수 있다.The second image obtained by the first decoding unit 2034 is provided to the AI scale unit 2036 . According to an embodiment, first decoding-related information such as prediction mode information, motion information, and quantization parameter information may be provided from the first decoding unit 2034 to the AI setting unit 2038 . The first decoding-related information may be used to obtain DNN configuration information.

AI 설정부(2038)로 제공되는 AI 데이터는, 제 2 영상을 AI 스케일링할 수 있게 하는 정보들을 포함한다. AI 데이터는 영역 정보를 더 포함할 수 있다.The AI data provided to the AI setting unit 2038 includes information enabling AI scaling of the second image. The AI data may further include area information.

일 실시예에서, AI 데이터는 원본 영상 (또는 원본 파트 영상)과 제 1 영상 사이의 해상도 차이 정보, 제 1 영상 관련 정보 및 제 1 영상에 포함된 영역의 종류 정보(즉, 제 1 영상에 포함된 영역이 관심 오브젝트 영역인지, 비-관심 영역인지, 경계 영역인지를 나타내는 정보) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 제 1 영상 관련 정보는, 제 1 영상의 해상도, 제 1 영상의 제 1 부호화 결과 획득된 영상 데이터의 비트레이트 및 제 1 영상의 제 1 부호화시 이용된 코덱 타입 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.In an embodiment, the AI data includes resolution difference information between the original image (or original part image) and the first image, information related to the first image, and type information of a region included in the first image (ie, included in the first image) information indicating whether the selected region is an object region of interest, a non-interest region, or a boundary region). The first image-related information may include information on at least one of a resolution of the first image, a bit rate of image data obtained as a result of the first encoding of the first image, and a codec type used in the first encoding of the first image. can

다른 실시예에서, AI 데이터는, AI 부호화 장치(1300)의 AI 스케일부(1312)에 의한 AI 스케일링의 크기 변경 배율에 맞춰 제 2 영상이 AI 스케일링될 수 있도록, 상호 약속된 DNN 설정 정보의 식별자를 포함할 수 있다.In another embodiment, the AI data is an identifier of the mutually agreed DNN setting information so that the second image can be AI scaled according to the size change magnification of the AI scaling by the AI scale unit 1312 of the AI encoding device 1300 . may include

다른 실시예에서, AI 데이터는 AI 복호화 장치(2000)의 AI 스케일부(2036)가 이용하는 제 2 DNN에 세팅 가능한 DNN 설정 정보 자체를 포함할 수도 있다. In another embodiment, the AI data may include DNN configuration information itself that can be set in the second DNN used by the AI scale unit 2036 of the AI decoding apparatus 2000 .

AI 설정부(2038)는 AI 데이터에 기초하여 AI 스케일부(2036)의 제 2 DNN에 세팅될 DNN 설정 정보를 획득한다. DNN 설정 정보는 제 2 DNN에 포함되는 컨볼루션 레이어의 수, 컨볼루션 레이어별 필터 커널의 개수 및 각 필터 커널의 파라미터 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. The AI setting unit 2038 obtains DNN setting information to be set in the second DNN of the AI scale unit 2036 based on the AI data. The DNN configuration information may include information on at least one of the number of convolutional layers included in the second DNN, the number of filter kernels for each convolutional layer, and parameters of each filter kernel.

AI 설정부(2038)는 미리 저장된 복수의 DNN 설정 정보 중 AI 스케일부(2036)의 제 2 DNN에 세팅될 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 복수의 DNN 설정 정보 각각은 미리 결정된 해상도 및/또는 미리 결정된 화질의 제 3 영상을 획득하기 위한 정보로, AI 부호화 장치(1300)에 의해 이용되는 제 1 DNN과 연계하여 훈련된 것이다.The AI setting unit 2038 may obtain DNN setting information to be set in the second DNN of the AI scale unit 2036 among a plurality of pre-stored DNN setting information. Each of the plurality of DNN setting information is information for obtaining a third image having a predetermined resolution and/or a predetermined image quality, and is trained in association with the first DNN used by the AI encoding apparatus 1300 .

제 2 DNN에 의한 AI 스케일링을 통해 제 2 영상의 크기가 변경되는 배율은 DNN 설정 정보마다 상이할 수 있다. 예를 들어, 어느 하나의 DNN 설정 정보는 제 2 영상의 크기 대비 2배의 크기를 갖는 제 3 영상을 획득하는데 이용되고, 다른 하나의 DNN 설정 정보는 제 2 영상의 크기 대비 3배의 크기를 갖는 제 3 영상을 획득하는데 이용될 수 있다. A magnification at which the size of the second image is changed through AI scaling by the second DNN may be different for each DNN setting information. For example, any one DNN setting information is used to obtain a third image having a size twice as large as the size of the second image, and the other DNN setting information is 3 times the size of the second image. It can be used to obtain a third image with

일 실시예에서, AI 설정부(2038)가 저장하고 있는 복수의 DNN 설정 정보 중 일부는 제 2 영상의 크기보다 작은 크기를 갖는 제 3 영상을 획득하는데 이용될 수 있다. 즉, 도 2와 관련하여 설명한 DNN 설정 정보들은 모두 제 2 영상의 크기를 증가시키는데 이용되었지만, 도 20에 도시된 AI 복호화 장치(2000)가 이용할 수 있는 DNN 설정 정보들의 일부는 제 2 영상의 크기를 감소시키는데 이용될 수 있다. 다시 말하면, 제 2 DNN은 AI 업스케일링 뿐만 아니라 AI 다운스케일링을 수행할 수도 있다.In an embodiment, some of the plurality of pieces of DNN setting information stored by the AI setting unit 2038 may be used to obtain a third image having a size smaller than the size of the second image. That is, all of the DNN setting information described with reference to FIG. 2 was used to increase the size of the second image, but some of the DNN setting information that can be used by the AI decoding apparatus 2000 shown in FIG. 20 is the size of the second image. can be used to reduce In other words, the second DNN may perform AI downscaling as well as AI upscaling.

복수의 제 2 영상 각각에 대한 독립적인 AI 스케일링이 필요한 경우, AI 설정부(2038)는 복수의 제 2 영상 각각의 AI 스케일링에 이용되는 DNN 설정 정보들을 획득할 수 있다.When independent AI scaling for each of the plurality of second images is required, the AI setting unit 2038 may obtain DNN setting information used for AI scaling of each of the plurality of second images.

일 실시예에서, AI 설정부(2038)는 AI 데이터에 포함된 차이 정보에 기초하여, 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상을 AI 스케일링하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 차이 정보에 기초하여 원본 영상(또는 원본 파트 영상)의 해상도(예를 들어, 4K(4096*2160))가 제 1 영상의 해상도(예를 들어, 2K (2048*1080))보다 2배 큰 것으로 확인된 경우, AI 설정부(2038)는 제 2 영상의 해상도를 2배 증가시킬 수 있는 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.In an embodiment, the AI setting unit 2038 may acquire DNN setting information for AI scaling the second image among a plurality of DNN setting information based on the difference information included in the AI data. For example, based on the difference information, the resolution (eg, 4K (4096 * 2160)) of the original image (or original part image) is higher than the resolution (eg, 2K (2048 * 1080)) of the first image based on the difference information. When it is confirmed that it is twice as large, the AI setting unit 2038 may obtain DNN setting information capable of increasing the resolution of the second image by two times.

다른 실시예에서, AI 설정부(2038)는 AI 데이터에 포함된 제 1 영상 관련 정보에 기초하여, 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상을 AI 스케일링하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. AI 설정부(2038)는 영상 관련 정보들과 DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 미리 결정하고, 제 1 영상 관련 정보에 매핑된 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. 이에 대해서는 도 5를 참조하여 설명하였으므로 상세한 설명을 생략한다.In another embodiment, the AI setting unit 2038 may acquire DNN setting information for AI scaling a second image among a plurality of DNN setting information based on the first image related information included in the AI data. The AI setting unit 2038 may determine a mapping relationship between the image-related information and the DNN setting information in advance, and obtain DNN setting information mapped to the first image-related information. Since this has been described with reference to FIG. 5, a detailed description thereof will be omitted.

또 다른 실시예에서, AI 설정부(2038)는 제 1 복호화부(2034)로부터 제공되는 정보(예측 모드 정보, 움직임 정보, 양자화 파라미터 정보 등)와 AI 데이터에 포함된 제 1 영상 관련 정보를 모두 고려하여 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상을 AI 스케일링하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다.In another embodiment, the AI setting unit 2038 includes both the information (prediction mode information, motion information, quantization parameter information, etc.) provided from the first decoder 2034 and the first image related information included in the AI data. In consideration of the plurality of pieces of DNN configuration information, DNN configuration information for AI scaling the second image may be acquired.

또 다른 실시예에서, AI 설정부(2038)는 AI 데이터에 포함된 영역 정보와 제 1 영상 관련 정보를 고려하여 복수의 DNN 설정 정보 중 제 2 영상을 AI 스케일링하기 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다. AI 설정부(2038)는 영역들의 종류 및 영상 관련 정보들과, DNN 설정 정보들 사이의 매핑 관계를 미리 결정하고, 제 2 영상에 포함된 영역의 종류 및 제 1 영상 관련 정보에 매핑된 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.In another embodiment, the AI setting unit 2038 may obtain DNN setting information for AI scaling the second image among a plurality of DNN setting information in consideration of the region information and the first image related information included in the AI data. there is. The AI setting unit 2038 determines in advance the mapping relationship between the types of regions and the image-related information and the DNN setting information, and sets the type of region included in the second image and the DNN mapped to the first image-related information. information can be obtained.

또 다른 실시예에서, AI 설정부(2038)는 AI 데이터에 포함된 식별자에 대응하는 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다.In another embodiment, the AI setting unit 2038 may obtain DNN setting information corresponding to the identifier included in the AI data.

또 다른 실시예에서, AI 설정부(2038)는 AI 데이터에 포함된 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다.In another embodiment, the AI setting unit 2038 may acquire DNN setting information included in AI data.

일 실시예에서, 제 2 영상이 복수의 프레임으로 구성된 경우, AI 설정부(2038)는 소정 개수의 프레임 별로 DNN 설정 정보를 독립적으로 획득할 수 있고, 또는, 전체 프레임에 대해 공통된 DNN 설정 정보를 획득할 수도 있다.In an embodiment, when the second image consists of a plurality of frames, the AI setting unit 2038 may independently obtain DNN setting information for each predetermined number of frames, or use common DNN setting information for all frames. may be obtained.

AI 스케일부(2036)는 AI 설정부(2038)로부터 제공되는 DNN 설정 정보로 제 2 DNN을 세팅하고, 제 2 DNN을 통해 제 2 영상을 AI 스케일링하여 제 3 영상을 획득한다. 제 2 DNN의 예시적인 구조는 도 3과 동일할 수 있으므로, 상세한 설명은 생략한다.The AI scale unit 2036 sets the second DNN with the DNN setting information provided from the AI setting unit 2038 and AI scales the second image through the second DNN to obtain the third image. Since an exemplary structure of the second DNN may be the same as that of FIG. 3 , a detailed description thereof will be omitted.

제 1 복호화부(2034)에 의해 복수의 제 2 영상이 획득된 경우, AI 스케일부(2036)는 복수의 제 2 영상 각각을 AI 스케일링하여 복수의 제 3 영상을 획득할 수 있다. 복수의 제 2 영상에 대한 AI 스케일링에 대해 도 21을 참조하여 설명한다.When a plurality of second images are obtained by the first decoder 2034 , the AI scaler 2036 may AI-scale each of the plurality of second images to obtain a plurality of third images. AI scaling of the plurality of second images will be described with reference to FIG. 21 .

도 21은 복수의 제 2 영상(135a, 135b) 각각에 대한 독립적인 AI 스케일링을 통해 획득되는 복수의 제 3 영상(145a, 145b)을 도시하는 예시적인 도면이다.21 is an exemplary diagram illustrating a plurality of third images 145a and 145b obtained through independent AI scaling of each of the plurality of second images 135a and 135b.

전술한 바와 같이, AI 설정부(2038)는 복수의 제 2 영상(135a, 135b) 각각을 위한 DNN 설정 정보를 획득하는데, DNN 설정 정보에 따라 복수의 제 2 영상(135a, 135b)들의 AI 스케일링이 독립적으로 수행될 수 있다. 즉, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상(135a)은 A DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 2 DNN을 통해 AI 스케일링되고, 비-관심 영역을 포함하는 제 2 영상(135b)은 B DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 2 DNN을 통해 AI 스케일링될 수 있다.As described above, the AI setting unit 2038 obtains DNN setting information for each of the plurality of second images 135a and 135b, and AI scaling of the plurality of second images 135a and 135b according to the DNN setting information This can be done independently. That is, the second image 135a including the object region of interest is AI-scaled through the second DNN operating according to the A DNN setting information, and the second image 135b including the non-interest region is B DNN setting information. AI may be scaled through a second DNN that operates according to

AI 스케일링을 통한 복수의 제 2 영상(135a, 135b)들의 크기 변경 배율은 제 2 영상(135a, 135b)에 포함된 영역의 종류에 따라 서로 다를 수 있다. Resize magnifications of the plurality of second images 135a and 135b through AI scaling may be different depending on the type of region included in the second images 135a and 135b.

도 21에 도시된 바와 같이, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상(135a)의 폭이 w1이고, 높이가 h1이면, 해당 제 2 영상(135a)에 대한 AI 스케일링을 통해 폭이 w이고, 높이가 h인 제 3 영상(145a)이 획득될 수 있다. 또한, 비-관심 영역을 포함하는 제 2 영상(135b)의 폭이 w2이고, 높이가 h2이면, 해당 제 2 영상(135b)에 대한 AI 스케일링을 통해 폭이 w이고, 높이가 h인 제 3 영상(145b)이 획득될 수 있다. 즉, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상(135a)의 크기와 비-관심 영역을 포함하는 제 2 영상(135b)의 크기는 서로 다르지만, 이들 제 2 영상(135a, 135b)에 대한 AI 스케일링을 통해 획득되는 제 3 영상(145a, 145b)들의 크기는 서로 동일할 수 있다.As shown in FIG. 21 , if the width of the second image 135a including the ROI is w1 and the height is h1, the width is w and the height is w through AI scaling of the second image 135a. A third image 145a of which is h may be acquired. In addition, if the width of the second image 135b including the non-interested region is w2 and the height is h2, a third image having a width of w and a height of h through AI scaling for the second image 135b is performed. An image 145b may be acquired. That is, although the size of the second image 135a including the object region of interest and the size of the second image 135b including the non-interest region are different from each other, AI scaling for these second images 135a and 135b is performed. The sizes of the third images 145a and 145b obtained through the

관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상(135a)의 크기 변경 배율(h/h1 또는 w/w1)은 비-관심 영역을 포함하는 제 2 영상(135b)의 크기 변경 배율(h/h2 또는 w/w2)보다 작을 수 있다. 구현예에 따라, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상(135a)의 크기 변경 배율(h/h1 또는 w/w1)은 1 보다 작고, 비-관심 영역을 포함하는 제 2 영상(135b)의 크기 변경 배율(h/h2 또는 w/w2)은 1보다 클 수 있다. The resizing magnification (h/h1 or w/w1) of the second image 135a including the object region of interest is the resizing magnification h/h2 or w/ of the second image 135b including the non-interest region. w2) may be smaller. According to an embodiment, the size change magnification (h/h1 or w/w1) of the second image 135a including the object region of interest is less than 1, and the size of the second image 135b including the non-interest region is less than 1 The change factor (h/h2 or w/w2) may be greater than one.

일 실시예에서, 어느 하나의 제 2 영상에 경계 영역이 포함된 경우, 경계 영역을 포함하는 제 2 영상의 크기 변경 배율은, 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상(135a)의 크기 변경 배율과 비-관심 영역을 포함하는 제 2 영상(135b)의 크기 변경 배율 사이의 값을 가질 수 있다.In an embodiment, when any one of the second images includes the boundary region, the size change magnification of the second image including the boundary region is the same as the size change magnification of the second image 135a including the object of interest region. It may have a value between the size change magnification of the second image 135b including the non-ROI.

또한, 일 실시예에서, 원본 영상에서 두 종류 이상의 관심 오브젝트가 검출된 경우, 어느 하나의 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상의 크기 변경 배율과 다른 하나의 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상의 크기 변경 배율이 서로 상이하게 결정될 수 있다. 일 예로, 얼굴 오브젝트의 중요도가 텍스트 오브젝트의 중요도보다 높다면, 얼굴 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상의 크기 변경 배율은 텍스트 오브젝트 영역을 포함하는 제 2 영상의 크기 변경 배율보다 작을 수 있다.Also, according to an embodiment, when two or more types of objects of interest are detected in the original image, the size change magnification of the second image including one object-of-interest region and the second image including the other object-of-interest region are The size change magnification may be determined to be different from each other. For example, if the importance of the face object is higher than the importance of the text object, the size change magnification of the second image including the face object region may be smaller than the size change magnification of the second image including the text object region.

복수의 제 2 영상의 AI 스케일링에 따라 복수의 제 3 영상이 획득되면, 후처리부(2039)는 복수의 제 3 영상을 결합하여 원본 영상에 대응하는 복원 영상을 획득한다. 복수의 제 3 영상의 결합에 AI 설정부(2038)로부터 제공되는 영역 정보가 이용될 수 있다.When a plurality of third images are obtained according to AI scaling of the plurality of second images, the post-processing unit 2039 combines the plurality of third images to obtain a reconstructed image corresponding to the original image. Region information provided from the AI setting unit 2038 may be used for combining the plurality of third images.

일반적으로, 개별적으로 촬영된 여러 영상을 결합하여 하나의 영상을 획득하는 것은 복잡하다. 왜냐하면, 개별적으로 촬영된 여러 영상을 결합하기 위해서는 각 영상의 밝기, 초점 차이로 인한 왜곡 등을 제거하여야 할 필요성이 있기 때문이다. 본 개시에서 복수의 제 3 영상은 하나의 원본 영상에 포함된 복수의 원본 파트 영상들에 대한 처리 결과로 획득된 것이므로, 개별적으로 촬영된 여러 영상을 결합하여 하나의 영상을 획득하는 것에 비해, 훨씬 간단하게 고 퀄리티의 복원 영상을 획득할 수 있다. In general, it is complicated to obtain one image by combining several images taken individually. This is because, in order to combine several images taken individually, it is necessary to remove distortion due to the difference in brightness and focus of each image. In the present disclosure, since the plurality of third images are obtained as a result of processing a plurality of original part images included in one original image, compared to obtaining one image by combining several individually photographed images, You can easily obtain high-quality reconstructed images.

일 예에서, 후처리부(2039)는 스티칭(stitching)을 위한 DNN을 통해 복수의 제 3 영상을 결합할 수 있다. 스티칭을 위한 DNN은 미리 훈련된 것일 수 있다. 다른 예에서, 후처리부(2039)는 모자이킹(mosaicing) 방식으로 복수의 제 3 영상을 결합할 수 있고, 또는, 기타 공지된 영상 결합 방식으로 복수의 제 3 영상을 결합할 수도 있다.In an example, the post-processing unit 2039 may combine a plurality of third images through DNN for stitching. The DNN for stitching may be pre-trained. In another example, the post-processing unit 2039 may combine a plurality of third images by a mosaicing method, or may combine a plurality of third images by other known image combining methods.

도 22는 복수의 제 3 영상들(145a, 145b)의 결합 결과로 획득되는 복원 영상(155)을 도시하는 예시적인 도면이다.22 is an exemplary diagram illustrating a reconstructed image 155 obtained as a result of combining a plurality of third images 145a and 145b.

도 22에 도시된 바와 같이, 후처리부(2039)는 관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 3 영상(145a)과 비-관심 영역을 포함하는 제 3 영상(145b)을 결합하여 관심 오브젝트 영역과 비-관심 오브젝트 영역을 모두 포함하는 복원 영상(155)을 획득할 수 있다. As shown in FIG. 22 , the post-processing unit 2039 combines the third image 145a including the object-of-interest region and the third image 145b including the non-interest region to combine the object-of-interest region and the non-interest region. A reconstructed image 155 including all of the object regions may be acquired.

관심 오브젝트 영역을 포함하는 제 3 영상(145a), 경계 영역을 포함하는 제 3 영상 및 비-관심 영역을 포함하는 제 3 영상(145b)이 존재하는 경우, 후처리부(2039)는 이들 제 3 영상들을 결합하여 관심 오브젝트 영역, 경계 영역 및 비-관심 영역을 모두 포함하는 복원 영상(155)을 획득할 수 있다.When the third image 145a including the object of interest region, the third image including the boundary region, and the third image 145b including the non-interest region exist, the post-processing unit 2039 performs these third images The reconstructed image 155 including all of the object-of-interest region, the boundary region, and the non-interest region may be obtained by combining them.

전술한 바와 같이, 원본 영상에 대한 전처리가 필터링 처리인 경우, 후처리부(2039)는 제 3 영상 내 각 영역을 필터링하여 복원 영상을 획득할 수 있다.As described above, when the pre-processing of the original image is the filtering process, the post-processing unit 2039 may obtain a reconstructed image by filtering each region in the third image.

후처리부(2039)는 AI 설정부(2038)로부터 전달된 영역 정보에 따라 제 3 영상 내 영역들을 필터링할 수 있다. 후처리부(2039)는 AI 부호화 장치(1300)의 전처리부(1319)가 원본 영상 내 각 영역들에 대해 적용한 필터링 방법에 상응하는(또는 페어링된) 필터링 방법을 제 3 영상 내 각 영역들에 적용할 수 있다. 예를 들어, 전처리부(1319)가 원본 영상 내 관심 오브젝트 영역에 대해 로우패스 필터링을 수행한 경우, 후처리부(2039)는 제 3 영상 내 관심 오브젝트 영역에 대해 하이패스 필터링을 수행할 수 있다. 또한, 전처리부(1319)가 원본 영상 내 관심 오브젝트 영역에 대해 하이패스 필터링을 수행한 경우, 후처리부(2039)는 제 3 영상 내 관심 오브젝트 영역에 대해 로우패스 필터링을 수행할 수 있다.The post-processing unit 2039 may filter the regions in the third image according to the region information transmitted from the AI setting unit 2038 . The post-processing unit 2039 applies a filtering method corresponding to (or paired with) the filtering method applied to each region in the original image by the pre-processing unit 1319 of the AI encoding apparatus 1300 to each region in the third image. can do. For example, when the pre-processing unit 1319 performs low-pass filtering on the OOI region in the original image, the post-processing unit 2039 may perform high-pass filtering on the OOI region in the third image. Also, when the pre-processing unit 1319 performs high-pass filtering on the object-of-interest region in the original image, the post-processing unit 2039 may perform low-pass filtering on the object-of-interest region in the third image.

후처리부(2039)는 제 3 영상에 포함된 영역들 각각을 서로 다른 방식으로 필터링하되, 다른 종류의 영역을 동일한 방식으로 필터링할 때에는 설정 값, 예를 들어, 차단 주파수를 서로 다르게 설정함으로써 필터링 결과가 다르게 도출되도록 할 수 있다.The post-processing unit 2039 filters each of the regions included in the third image in different ways, but when filtering different types of regions in the same way, sets a set value, for example, a cut-off frequency, so that the filtering result is different. can be derived differently.

AI 부호화 장치(1300)가 이용하는 제 1 DNN 및 AI 복호화 장치(2000)가 이용하는 제 2 DNN의 연계 훈련은, 도 11 및 도 12에서 설명한 것과 동일하다. 다만, 전술한 바와 같이, AI 부호화 장치(1300)의 제 1 DNN은 AI 다운스케일뿐만 아니라 AI 업스케일을 할 수 있고, AI 복호화 장치(2000)의 제 2 DNN은 AI 업스케일뿐만 아니라 AI 다운스케일을 할 수 있다. 따라서, 제 1 DNN이 원본 훈련 영상(1101)의 크기를 증가시키고, 제 2 DNN이 제 1 훈련 영상(1102)의 크기를 감소시키는 방향으로 제 1 DNN과 제 2 DNN을 훈련시키는 경우, 구조적 손실 정보를 획득하는데 축소 훈련 영상(1103) 대신 원본 훈련 영상(1101)으로부터 확대된 확대 훈련 영상이 이용된다. 확대 훈련 영상은 원본 훈련 영상(1101)의 레거시 업스케일을 통해 획득될 수 있다. 레거시 업스케일은 바이리니어(bilinear) 스케일, 바이큐빅(bicubic) 스케일, 란조스(lanczos) 스케일 및 스테어 스탭(stair step) 스케일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The joint training of the first DNN used by the AI encoding apparatus 1300 and the second DNN used by the AI decoding apparatus 2000 is the same as described with reference to FIGS. 11 and 12 . However, as described above, the first DNN of the AI encoding apparatus 1300 may perform AI upscaling as well as AI downscaling, and the second DNN of the AI decoding apparatus 2000 may perform AI downscaling as well as AI upscaling. can do. Therefore, when the first DNN increases the size of the original training image 1101 and the second DNN trains the first DNN and the second DNN in the direction of decreasing the size of the first training image 1102, structural loss An enlarged training image enlarged from the original training image 1101 is used instead of the reduced training image 1103 to obtain information. The enlarged training image may be acquired through legacy upscaling of the original training image 1101 . The legacy upscale may include at least one of a bilinear scale, a bicubic scale, a lanczos scale, and a stair step scale.

도 23은 다른 실시예에 따른 AI 부호화 장치(1300)에 의한 AI 부호화 방법을 나타내는 순서도이다.23 is a flowchart illustrating an AI encoding method by the AI encoding apparatus 1300 according to another exemplary embodiment.

도 23을 참조하면, S2310 단계에서, AI 부호화 장치(1300)는 원본 영상에서 관심 오브젝트 영역을 식별한다. AI 부호화 장치(1300)는 원본 영상에서 관심 오브젝트 영역을 식별하고, 관심 오브젝트 영역 이외의 영역을 비-관심 영역으로 식별할 수 있다. Referring to FIG. 23 , in operation S2310 , the AI encoding apparatus 1300 identifies an object region of interest in an original image. The AI encoding apparatus 1300 may identify an object of interest region in the original image, and identify a region other than the object of interest region as a non-interest region.

일 실시예에서, AI 부호화 장치(1300)는 원본 영상 중 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역 사이의 영역을 경계 영역으로 식별할 수 있다.In an embodiment, the AI encoding apparatus 1300 may identify a region between the object of interest region and the non-interest region in the original image as the boundary region.

S2320 단계에서, AI 부호화 장치(1300)는 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역을 각각 포함하는 복수의 원본 파트 영상을 획득한다.In operation S2320 , the AI encoding apparatus 1300 acquires a plurality of original part images each including an object of interest region and a non-interest region.

AI 부호화 장치(1300)는 원본 영상에 대한 크롭핑을 통해 복수의 원본 파트 영상을 획득할 수 있는데, 구현예에 따라 AI 부호화 장치(1300)는 크롭핑 대신 필터링을 원본 영상에 적용할 수 있다. 이 경우, AI 부호화 장치(1300)는 필터링된 원본 영상을 획득한다.The AI encoding apparatus 1300 may obtain a plurality of original part images by cropping the original image. According to an embodiment, the AI encoding apparatus 1300 may apply filtering to the original image instead of cropping. In this case, the AI encoding apparatus 1300 acquires the filtered original image.

S2330 단계에서, AI 부호화 장치(1300)는 복수의 원본 파트 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 1 영상을 획득한다.In operation S2330, the AI encoding apparatus 1300 acquires a plurality of AI-scaled first images from the plurality of original part images.

AI 부호화 장치(1300)는 복수의 제 1 영상 각각에 포함된 영역의 종류를 고려하여 복수의 제 1 영상의 AI 스케일링에 적용될 복수의 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다. AI 부호화 장치(1300)는 복수의 DNN 설정 정보 중 어느 하나의 DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 1 DNN으로 어느 하나의 원본 파트 영상을 AI 스케일링하여 그에 대응하는 제 1 영상을 획득할 수 있다. 그리고, AI 부호화 장치(1300)는 복수의 DNN 설정 정보 중 다른 하나의 DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 1 DNN으로 다른 하나의 원본 파트 영상을 AI 스케일링하여 그에 대응하는 제 1 영상을 획득할 수 있다. 즉, AI 부호화 장치(1300)는 각각의 DNN 설정 정보를 이용하여 원본 파트 영상들을 독립적으로 AI 스케일링할 수 있다.The AI encoding apparatus 1300 may obtain a plurality of pieces of DNN setting information to be applied to AI scaling of the plurality of first images in consideration of the type of region included in each of the plurality of first images. The AI encoding apparatus 1300 may obtain a first image corresponding to any one original part image by AI scaling with a first DNN operating according to any one DNN setting information among a plurality of DNN setting information. And, the AI encoding apparatus 1300 may obtain a first image corresponding thereto by performing AI scaling of another original part image with a first DNN operating according to another piece of DNN setting information among a plurality of pieces of DNN setting information. . That is, the AI encoding apparatus 1300 may independently AI-scale the original part images by using each DNN setting information.

AI 부호화 장치(1300)는 필터링된 원본 영상이 획득되면, 필터링된 원본 영상에 대응하는 DNN 설정 정보를 획득하고, 필터링된 원본 영상을 DNN 설정 정보로 세팅된 제 1 DNN으로 AI 스케일링하여 제 1 영상을 획득할 수 있다.When the filtered original image is obtained, the AI encoding apparatus 1300 acquires DNN setting information corresponding to the filtered original image, and AI scales the filtered original image to a first DNN set as the DNN setting information to the first image can be obtained.

S2340 단계에서, AI 부호화 장치(1300)는 복수의 제 1 영상을 제 1 부호화하여 영상 데이터를 획득한다. 원본 영상 내 각 영역의 위치를 나타내는 영역 정보로부터 획득된 양자화 파라미터가 복수의 제 1 영상의 제 1 부호화에 이용될 수 있다.In operation S2340, the AI encoding apparatus 1300 obtains image data by first encoding a plurality of first images. A quantization parameter obtained from region information indicating the position of each region in the original image may be used for first encoding of the plurality of first images.

필터링된 원본 영상에 대한 AI 스케일링을 통해 하나의 제 1 영상이 획득된 경우, AI 부호화 장치(1300)는 해당하는 제 1 영상을 제 1 부호화하여 영상 데이터를 획득할 수 있다.When one first image is obtained through AI scaling of the filtered original image, the AI encoding apparatus 1300 may first encode the corresponding first image to obtain image data.

S2350 단계에서, AI 부호화 장치(1300)는 AI 스케일링과 관련된 AI 데이터, 및 영상 데이터를 AI 복호화 장치(2000)로 전송한다.In operation S2350 , the AI encoding apparatus 1300 transmits AI data and image data related to AI scaling to the AI decoding apparatus 2000 .

구현예에 따라, AI 데이터 및 영상 데이터는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium) 등을 포함하는 데이터 저장 매체에 저장될 수도 있다.According to embodiments, AI data and image data are hard disks, magnetic media such as floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floppy disks. -optical medium) and the like may be stored in a data storage medium.

도 24는 다른 실시예에 따른 AI 복호화 장치(2000)에 의한 AI 복호화 방법을 나타내는 순서도이다.24 is a flowchart illustrating an AI decoding method by the AI decoding apparatus 2000 according to another embodiment.

도 24를 참조하면, S2410 단계에서, AI 복호화 장치(2000)는 AI 스케일링과 관련된 AI 데이터, 및 영상 데이터를 획득한다.Referring to FIG. 24 , in step S2410 , the AI decoding apparatus 2000 acquires AI data and image data related to AI scaling.

S2420 단계에서, AI 복호화 장치(2000)는 영상 데이터를 제 1 복호화하여 복수의 제 2 영상을 획득한다. 구현예에 따라, AI 복호화 장치(2000)는 영상 데이터를 제 1 복호화하여 하나의 제 2 영상을 획득할 수도 있다.In operation S2420, the AI decoding apparatus 2000 first decodes the image data to obtain a plurality of second images. According to an embodiment, the AI decoding apparatus 2000 may first decode image data to obtain one second image.

S2430 단계에서, AI 복호화 장치(2000)는 복수의 제 2 영상의 AI 스케일링을 위한 DNN 설정 정보를 획득한다. 복수의 제 2 영상 각각에 대해 서로 다른 DNN 설정 정보가 획득될 수 있다. 영상 데이터의 제 1 복호화를 통해 하나의 제 2 영상이 획득된 경우, AI 복호화 장치(2000)는 하나의 제 2 영상의 AI 스케일링을 위한 DNN 설정 정보를 획득할 수 있다.In operation S2430, the AI decoding apparatus 2000 acquires DNN setting information for AI scaling of a plurality of second images. Different DNN configuration information may be obtained for each of the plurality of second images. When one second image is obtained through the first decoding of image data, the AI decoding apparatus 2000 may obtain DNN setting information for AI scaling of one second image.

S2440 단계에서, AI 복호화 장치(2000)는 복수의 제 2 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 3 영상을 획득한다. 복수의 제 2 영상은 DNN 설정 정보에 따라 동작하는 제 2 DNN에 따라 독립적으로 AI 스케일링될 수 있다. 영상 데이터의 제 1 복호화를 통해 하나의 제 2 영상이 획득된 경우, AI 복호화 장치(2000)는 하나의 제 2 영상으로부터 AI 스케일링된 하나의 제 3 영상을 획득한다.In operation S2440, the AI decoding apparatus 2000 acquires a plurality of AI-scaled third images from the plurality of second images. The plurality of second images may be independently AI-scaled according to the second DNN operating according to the DNN configuration information. When one second image is obtained through the first decoding of image data, the AI decoding apparatus 2000 obtains one AI-scaled third image from the one second image.

S2450 단계에서, AI 복호화 장치(2000)는 복수의 제 3 영상을 결합하여 원본 영상에 대응하는 복원 영상을 획득한다.In operation S2450, the AI decoding apparatus 2000 obtains a reconstructed image corresponding to the original image by combining the plurality of third images.

AI 스케일링을 통해 하나의 제 3 영상이 획득된 경우, AI 복호화 장치(2000)는 제 3 영상 내 각 영역에 대해 필터링을 수행하여 복원 영상을 획득할 수 있다.When one third image is obtained through AI scaling, the AI decoding apparatus 2000 may perform filtering on each region in the third image to obtain a reconstructed image.

한편, 상술한 본 개시의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램 또는 인스트럭션으로 작성가능하고, 작성된 프로그램 또는 인스트럭션은 매체에 저장될 수 있다.Meanwhile, the above-described embodiments of the present disclosure can be written as a program or instruction that can be executed on a computer, and the written program or instruction can be stored in a medium.

매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램 또는 인스트럭션을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.The medium may continuously store a computer-executable program or instructions, or may be a temporary storage for execution or download. In addition, the medium may be various recording means or storage means in the form of a single or several hardware combined, it is not limited to a medium directly connected to any computer system, and may exist distributed on a network. Examples of the medium include a hard disk, a magnetic medium such as a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floppy disk, and those configured to store program instructions, including ROM, RAM, flash memory, and the like. In addition, examples of other media may include recording media or storage media managed by an app store that distributes applications, sites that supply or distribute various other software, and servers.

한편, 상술한 DNN과 관련된 모델은, 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈(예를 들어, 명령어(instruction)를 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, DNN 모델은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.Meanwhile, the above-described DNN-related model may be implemented as a software module. When implemented as a software module (eg, a program module including instructions), the DNN model may be stored in a computer-readable recording medium.

또한, DNN 모델은 하드웨어 칩 형태로 집적되어 전술한 AI 복호화 장치(200, 2000) 또는 AI 부호화 장치(700, 1300)의 일부가 될 수도 있다. 예를 들어, DNN 모델은 인공 지능을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예를 들어, CPU 또는 애플리케이션 프로세서) 또는 그래픽 전용 프로세서(예를 들어, GPU)의 일부로 제작될 수도 있다.In addition, the DNN model may be integrated in the form of a hardware chip to become a part of the AI decoding apparatuses 200 and 2000 or the AI encoding apparatuses 700 and 1300 described above. For example, a DNN model may be built in the form of a dedicated hardware chip for artificial intelligence, or as part of an existing general-purpose processor (eg, CPU or application processor) or graphics-only processor (eg, GPU). it might be

또한, DNN 모델은 다운로드 가능한 소프트웨어 형태로 제공될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 제조사 또는 전자 마켓을 통해 전자적으로 배포되는 소프트웨어 프로그램 형태의 상품(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션)을 포함할 수 있다. 전자적 배포를 위하여, 소프트웨어 프로그램의 적어도 일부는 저장 매체에 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 저장 매체는 제조사 또는 전자 마켓의 서버, 또는 중계 서버의 저장매체가 될 수 있다.In addition, the DNN model may be provided in the form of downloadable software. The computer program product may include a product (eg, a downloadable application) in the form of a software program distributed electronically through a manufacturer or an electronic market. For electronic distribution, at least a portion of the software program may be stored in a storage medium or may be temporarily generated. In this case, the storage medium may be a server of a manufacturer or an electronic market, or a storage medium of a relay server.

이상, 본 개시의 기술적 사상을 바람직한 실시예를 들어 상세하게 설명하였으나, 본 개시의 기술적 사상은 상기 실시예들에 한정되지 않고, 본 개시의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러 가지 변형 및 변경이 가능하다.In the above, the technical idea of the present disclosure has been described in detail with reference to preferred embodiments, but the technical idea of the present disclosure is not limited to the above embodiments, and those of ordinary skill in the art within the scope of the technical spirit of the present disclosure Various modifications and changes are possible by the person.

Claims (14)

하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
원본 영상 내에서 관심 오브젝트 영역(Object region of interest)을 식별하고,
상기 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역(uninterested region)을 각각 포함하는 복수의 원본 파트 영상을 상기 원본 영상으로부터 획득하고,
복수의 DNN 설정 정보 중에서 선택된 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN(Scaling Neural Network)을 통해 상기 복수의 원본 파트 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 1 영상을 획득하고,
상기 복수의 제 1 영상을 부호화하여 영상 데이터를 생성하고,
상기 AI 스케일링과 관련된 정보를 포함하는 AI 데이터, 및 상기 영상 데이터를 전송하는, AI 부호화 장치.
a memory storing one or more instructions; and
a processor executing the one or more instructions stored in the memory;
The processor is
Identify an object region of interest in the original image,
acquiring a plurality of original part images each including the object of interest region and the non-interested region from the original image,
Obtaining a plurality of AI-scaled first images from the plurality of original part images through a scaling neural network (DNN) operating with DNN setting information selected from among a plurality of DNN setting information,
Encoding the plurality of first images to generate image data,
AI encoding apparatus for transmitting AI data including information related to the AI scaling, and the image data.
제1항에 있어서,
상기 복수의 원본 파트 영상 각각에 대해 서로 다른 DNN 설정 정보가 선택되며,
상기 복수의 원본 파트 영상은, 상기 DNN 설정 정보로 동작하는 상기 스케일링 DNN을 통해 서로 다른 배율로 크기가 변경되는, AI 부호화 장치.
According to claim 1,
Different DNN setting information is selected for each of the plurality of original part images,
The size of the plurality of original part images is changed at different magnifications through the scaling DNN operating based on the DNN setting information.
제2항에 있어서,
상기 복수의 원본 파트 영상 중 어느 하나의 원본 파트 영상은, 상기 스케일링 DNN을 통해 크기가 감소하고,
상기 복수의 원본 파트 영상 중 다른 하나의 원본 파트 영상은, 상기 스케일링 DNN을 통해 크기가 증가하는, AI 부호화 장치.
3. The method of claim 2,
Any one of the original part images among the plurality of original part images is reduced in size through the scaling DNN,
Another original part image among the plurality of original part images increases in size through the scaling DNN, an AI encoding apparatus.
제3항에 있어서,
상기 어느 하나의 원본 파트 영상은 상기 비-관심 영역을 포함하고,
상기 다른 하나의 원본 파트 영상은 상기 관심 오브젝트 영역을 포함하는, AI 부호화 장치.
4. The method of claim 3,
The one original part image includes the non-interested region,
The other original part image includes the ROI region.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 관심 오브젝트 영역과 상기 비-관심 영역에 대응하는 양자화 파라미터들을 결정하고,
상기 결정된 양자화 파라미터들에 기초하여 상기 복수의 제 1 영상들을 부호화하는, AI 부호화 장치.
The method of claim 1,
The processor is
determine quantization parameters corresponding to the object region of interest and the non-interest region;
and encoding the plurality of first images based on the determined quantization parameters.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 원본 영상 내에서 상기 관심 오브젝트 영역과 상기 비-관심 영역 사이의 경계 영역을 식별하고,
상기 관심 오브젝트 영역, 상기 비-관심 영역, 및 상기 경계 영역 각각을 포함하는 상기 복수의 원본 파트 영상을 상기 원본 영상으로부터 획득하는, AI 부호화 장치.
According to claim 1,
The processor is
identify a boundary region between the object-of-interest region and the non-interest region in the original image;
and acquiring the plurality of original part images including each of the object region of interest, the non-interest region, and the boundary region from the original image.
제6항에 있어서,
상기 경계 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 상기 AI 스케일링을 통한 크기 변경 배율은,
상기 관심 오브젝트 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 상기 AI 스케일링을 통한 크기 변경 배율과 상기 비-관심 영역을 포함하는 원본 파트 영상의 상기 AI 스케일링을 통한 크기 변경 배율 사이의 값을 가지는, AI 부호화 장치.
7. The method of claim 6,
The size change magnification through the AI scaling of the original part image including the boundary area is,
The AI encoding apparatus having a value between a size change magnification through the AI scaling of the original part image including the object region of interest and a size change magnification through the AI scaling of the original part image including the non-interest region.
하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
복수의 제 1 영상의 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 복수의 원본 파트 영상으로부터 상기 복수의 제 1 영상으로의 AI 스케일링과 관련된 AI 데이터를 획득하고,
상기 영상 데이터를 복호화하여 복수의 제 2 영상을 획득하고,
복수의 DNN 설정 정보 중 상기 복수의 제 2 영상의 AI 스케일링을 위한 DNN 설정 정보를, 상기 AI 데이터에 기초하여 획득하고,
상기 획득된 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 상기 복수의 제 2 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 3 영상을 생성하고,
상기 복수의 제 3 영상을 결합하여 복원 영상을 획득하는, AI 복호화 장치.
a memory storing one or more instructions; and
a processor executing the one or more instructions stored in the memory;
The processor is
Obtaining image data generated as a result of encoding a plurality of first images, and AI data related to AI scaling from a plurality of original part images to the plurality of first images,
Decoding the image data to obtain a plurality of second images,
Obtaining DNN setting information for AI scaling of the plurality of second images among a plurality of DNN setting information, based on the AI data,
generating a plurality of AI-scaled third images from the plurality of second images through a scaling DNN operating with the obtained DNN setting information;
An AI decoding apparatus for obtaining a reconstructed image by combining the plurality of third images.
제8항에 있어서,
상기 복수의 원본 파트 영상은 원본 영상으로부터 크롭핑(cropping)된 영상들인, AI 복호화 장치.
9. The method of claim 8,
The plurality of original part images are images cropped from the original image, AI decoding apparatus.
제8항에 있어서,
상기 복수의 제 2 영상 각각에 대해 서로 다른 DNN 설정 정보가 획득되며,
상기 복수의 제 2 영상은, 상기 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 서로 다른 배율로 크기가 변경되는, AI 복호화 장치.
9. The method of claim 8,
Different DNN setting information is obtained for each of the plurality of second images,
The size of the plurality of second images is changed at different magnifications through a scaling DNN operating based on the DNN setting information.
제10항에 있어서,
상기 복수의 제 2 영상 중 어느 하나의 제 2 영상은, 상기 스케일링 DNN을 통해 크기가 증가하고,
상기 복수의 제 2 영상 중 다른 하나의 제 2 영상은, 상기 스케일링 DNN을 통해 크기가 감소하는, AI 복호화 장치.
11. The method of claim 10,
Any one of the plurality of second images increases in size through the scaling DNN,
Another second image among the plurality of second images is reduced in size through the scaling DNN.
제11항에 있어서,
상기 다른 하나의 제 2 영상은,
원본 영상 내에서 식별된 관심 오브젝트 영역을 포함하는, AI 복호화 장치.
12. The method of claim 11,
The other second image is,
An AI decoding apparatus comprising an object region of interest identified in the original image.
AI 부호화 장치에 의한 AI 부호화 방법에 있어서,
원본 영상 내에서 관심 오브젝트 영역을 식별하는 단계;
상기 관심 오브젝트 영역과 비-관심 영역 각각을 포함하는 복수의 원본 파트 영상을 상기 원본 영상으로부터 획득하는 단계;
복수의 DNN 설정 정보 중에서 선택된 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 상기 복수의 원본 파트 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 1 영상을 획득하는 단계;
상기 복수의 제 1 영상을 부호화하여 영상 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 AI 스케일링과 관련된 정보를 포함하는 AI 데이터, 및 상기 영상 데이터를 전송하는 단계를 포함하는, AI 부호화 방법.
An AI encoding method by an AI encoding apparatus, comprising:
identifying an object region of interest in the original image;
acquiring a plurality of original part images including each of the object-of-interest region and the non-interest region from the original image;
acquiring a plurality of AI-scaled first images from the plurality of original part images through a scaling DNN operating with DNN configuration information selected from among a plurality of DNN configuration information;
generating image data by encoding the plurality of first images; and
An AI encoding method comprising transmitting AI data including information related to the AI scaling, and the image data.
AI 복호화 장치에 의한 AI 복호화 방법에 있어서,
복수의 제 1 영상의 부호화 결과 생성된 영상 데이터, 및 복수의 원본 파트 영상으로부터 상기 복수의 제 1 영상으로의 AI 스케일링과 관련된 AI 데이터를 획득하는 단계;
상기 영상 데이터를 복호화하여 복수의 제 2 영상을 획득하는 단계;
복수의 DNN 설정 정보 중 상기 복수의 제 2 영상의 AI 스케일링을 위한 DNN 설정 정보를, 상기 AI 데이터에 기초하여 획득하는 단계;
상기 획득된 DNN 설정 정보로 동작하는 스케일링 DNN을 통해 상기 복수의 제 2 영상으로부터 AI 스케일링된 복수의 제 3 영상을 생성하는 단계; 및
상기 복수의 제 3 영상을 결합하여 복원 영상을 획득하는 단계를 포함하는, AI 복호화 방법.In the AI decoding method by the AI decoding apparatus,
acquiring image data generated as a result of encoding a plurality of first images and AI data related to AI scaling from a plurality of original part images to the plurality of first images;
decoding the image data to obtain a plurality of second images;
obtaining DNN setting information for AI scaling of the plurality of second images from among a plurality of DNN setting information, based on the AI data;
generating a plurality of AI-scaled third images from the plurality of second images through a scaling DNN operating with the obtained DNN setting information; and
and obtaining a reconstructed image by combining the plurality of third images.

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