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approfondimento - 画像圧縮
TLIC: Learned Image Compression with ROI-Weighted Distortion and Bit Allocation
画像圧縮のためのROI重み付け歪みとビット割り当ての学習方法に焦点を当てる。
超低ビットレートで完璧なリアリズムを持つ画像圧縮に向けて
超低ビットレートで実現可能な完璧なリアリズムを持つ画像圧縮モデルの開発と評価
画像圧縮のためのチャネル別特徴の非相関化による学習強化
既存のDNN容量を最大限に活用して、画像圧縮効率を向上させるために、チャネル別特徴の非相関化が提案されています。
画像圧縮のための信頼性を保つ学習ベース手法
学習ベース画像圧縮の知覚最適化と主観評価方法論に焦点を当てる。
Content-aware Masked Image Modeling Transformer for Stereo Image Compression
ステレオ画像の圧縮において、Transformerエントロピー・モデルを活用することで、空間的な相関を効果的に捉えることが重要である。
画像圧縮における学習された変換：通信の観点からの変換
通信システムとして学習された画像圧縮フレームワークを解釈し、信号変調（TSM）に基づく新しい変換方法を提案する。
学習されたリフティングベースの変換構造の探索による完全スケーラブルでアクセス可能なウェーブレット風画像圧縮の分析
提案された学習されたウェーブレット風変換はJPEG 2000と比較して25％以上のビットレート節約を達成する。
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