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#26
summarized by : Shoma Iwai
どんな論文か?
BPGとCNNを使い、より圧縮率の高い画像の可逆圧縮手法を提案した。
画像をBPGで非可逆圧縮し、xlを得る。Residual Compressor (RC)を使ってxlから差分r=x-xlの分布(混合ロジスティック分布のパラメータ)を予測する。
予測分布をもとに差分rをエントロピー符号化する。
新規性
・非可逆圧縮+CNNを組み合わせた可逆圧縮というアイデア
・画像ごとに最適化するτ-Optimizationを提案。圧縮率アップ
結果
機械学習ベースの可逆圧縮手法のSOTAを達成。OpenImageデータセットでは非学習型のSOTAであるFLIFも上回った。
その他(なぜ通ったか?等)
非機械学習の非可逆圧縮を利用して機械学習ベースの可逆圧縮をするという斬新さ
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