Огляд методів стиснення зображень з використанням глибинного навчання

Abstract

The paper provides an analysis of modern approaches to visual data compression based on neural network architectures. The advantages of using generative adversarial networks (GAN) to maintain visual quality at low bitrates are analyzed.

У роботі проведено аналіз сучасних підходів до стиснення візуальних даних на основі нейромережевих архітектур. Проаналізовано переваги використання генеративно-змагальних мереж (GAN) для збереження візуальної якості при низьких бітрейтах.