この論文では、ニューラルネットワークをリフティングベースのウェーブレット風変換に組み込む方法について包括的な研究が提供されています。異なるリフティング手法や学習済みリフティング演算子のさまざまなネットワークアーキテクチャを探索し、固定リフティング手法を保持することが圧縮性能に大きく貢献することが示唆されています。特に、提案された学習済みウェーブレット風変換は、コンパクトな空間サポートを持つJPEG 2000と比較して25%以上のビットレート節約を実現します。
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