最先端の2D画像圧縮スキームは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の能力に依存しています。 CNNは2D画像圧縮の有望な視点を提供しますが、そのようなモデルを全方向性画像に拡張することは簡単では

arxiv_reader のブックマーク 2022/08/23 12:17

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4724223948349780131/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.09179v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.09179v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2107.09179v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">OSLO：全方位画像のオンザスフィア学習とその360度画像圧縮への応用</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</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/GCN">GCN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/manifold">manifold</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">最先端の2D画像圧縮スキームは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の能力に依存しています。 CNNは2D画像圧縮の有望な視点を提供しますが、そのようなモデルを全方向性画像に拡張することは簡単では</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220823#bookmark-4724223948349780131"><span class="datetime-body">2022/08/23 12:17</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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