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J-GLOBAL ID：202402292024715008   整理番号：24A0063873

深層学習画像圧縮のコンテキストモデルにおける潜在表現分割の検討

On the Channel Slicing Method of the Context Model in Learned Image Compression

著者 (4件)： 村井史門 (早稲田大) ,  LIN Fangzheng (東京工大) ,  SUN Heming (横浜国大) ,  甲藤二郎 (早稲田大)
資料名： 画像符号化シンポジウム・映像メディア処理シンポジウム(Web)  (PCSJ/IMPS (Web))
巻： 38th-28th  ページ： 48-49 (WEB ONLY)  発行年： 2023年11月20日 
JST資料番号： L3262C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *画像符号化 ,  *情報メディア ,  *機械学習 ,  画像圧縮 ,  分割法 ,  評価試験 ,  *深層学習
準シソーラス用語： *映像メディア

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  画像圧縮 ,  コンテキスト ,  モデル ,  表現