可逆画像圧縮は、情報の損失が許可されていない場合の画像の保存と送信にとって重要な手法です。ディープラーニング技術の急速な発展に伴い、この分野ではディープニューラルネットワークが使用され、より高い圧縮率

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/25 11:33

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4707384557204882882/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.10551v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.10551v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.10551v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">マルチスケールプログレッシブ統計モデルを使用したロスレス画像圧縮</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/compression">compression</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/autoregressive">autoregressive</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">可逆画像圧縮は、情報の損失が許可されていない場合の画像の保存と送信にとって重要な手法です。ディープラーニング技術の急速な発展に伴い、この分野ではディープニューラルネットワークが使用され、より高い圧縮率</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210825#bookmark-4707384557204882882"><span class="datetime-body">2021/08/25 11:33</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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