学習画像符号器のブラックボックスの開放【JST・京大機械翻訳】

Duan Zhihao; Lu Ming; Ma Zhan; Zhu Fengqing

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221467113810 整理番号：22P0295821

学習画像符号器のブラックボックスの開放【JST・京大機械翻訳】

Opening the Black Box of Learned Image Coders

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発行年： 2022年02月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

手作業画像コーデックとは対照的に,エンドツーエンド学習損失画像符号器(LIC)は,レート歪性能に関して優位性の増加を示した。しかし,それらは主にブラックボックスシステムとして扱われ,それらの解釈性はよく研究されていない。本論文では,LICが,画像符号化標準で使用される直交変換と同様に,潜在空間におけるコンパクト表現のために入力画像を変換するために,基底関数の集合を学習することを示した。本解析は,学習された画像コーデラーが如何に働き,将来の設計と開発に利益を与えるかを理解するのに役立つ。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 符号理論

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