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#343
summarized by : Sou Uchida
どんな論文か？
微分可能な量子化とエントロピー推定を組み込んだConvolutional Autoencoderベースの画像圧縮手法の提案．圧縮されたデータと復号されたデータの空間的なエネルギー関数を誤差関数に追加して学習することで，高い圧縮性能を達成することができる．動画圧縮においては，時間的なエネルギー関数を罰則項に加える．
新規性
既存手法ではあまり検討されてこなかった圧縮後のデータの空間・時間的なエネルギー関数がうまく小さくなっているかどうかについて検討した点．
結果
圧縮率(BBP)ごとのMS-SSIMを用いて定量評価．静止画(Kodak, CLICデータセット)では，任意の圧縮率で既存手法を上回る精度を達成．動画(VTLデータセット)では，高圧縮率においてHEVCに迫る品質を持つことを確認．
その他（なぜ通ったか？等）
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