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#14
summarized by : Takaya Yamazoe
どんな論文か？
深層学習を用いた画像圧縮の手法の提案。従来でも深層学習で画像を圧縮する手法は提案されていたが、それらはlossy圧縮であり、lossless圧縮であるPNGやJPEG方式などのコーデックと比較することができなかった。本研究では、深層学習を用いたlossless圧縮手法を提案する。
新規性
完全並列階層型確率モデルを用いたlossless圧縮手法の提案。
提案手法がPNGやJPEG方式より高い圧縮レートを得る事を示す。
結果
提案手法を用いる事で、PNG, WebP, JPEG2000よりも高い圧縮レートが得られることが示せたが、state of the artであるFLIFよりも優れていることは示せなかった。
モデルに並列構造を用いることで、PixelCNNベースの方式よりも計算効率が優れている事を示せた。
その他（なぜ通ったか？等）
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