Kompresija video posnetkov z nevronskimi mrežamiPelicon, Jan (Avtor) Čehovin Zajc, Luka (Mentor) video kompresijakonvolucijske nevronske mrežesamokodirnikikompresijsko ogrodjeDiplomsko delo obravnava video kompresijo z uporabo nevronskih mrež. V zadnjih letih se je namreč z napredkom strojnega učenja pojavila ideja, da bi se kompresijo slikovnih in video podatkov lahko naučili z ustrezno arhitekturo nevronske mreže in veliko količino učnih podatkov. V nalogi smo se osredotočili na uporabo konvolucijskih samokodirnikov, ki slikovne podatke iz vhodnega prostora preslikajo v bolj kompakten latentni prostor ter nazaj. Predstavimo dva pristopa za kompresijo podatkov, prvi ima za cilj zgolj kompresijo posameznih slik, drugi pa predstavlja nadgradnjo v smeri video kompresije, ki sledi klasičnemu pristopu napovedovanja gibanja delov slike ter kodiranju popravkov. Opisali smo uporabljene arhitekture ter postopek učenja in testiranja. Več pozornosti smo posvetili operaciji kvantizacije, ki je pomemben element preko katerega kontroliramo nivo kompresije in kvaliteto rekonstrukcije. Testirali smo osnovno implementacijo in primerjali zmogljivost v primerjavi z JPEG formatom. Za testiranje druge implementacije smo si izbrali dve konfiguraciji, ju testirali pri različnih parametrih in primerjali s standardnimi kodeki za video kompresijo. Čeprav sta oba pristopa učinkovito kompresirala podatke, nista dosegala trenutnih standardov, zato predstavimo možne izboljšave, s katerimi bi se približali trenutnim standardom.20202020-09-11 17:05:16Diplomsko delo/naloga119837sl