Огляд методів стиснення зображень з використанням глибинного навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Майданюк В. П., Романюк О. Н., Денисюк А. В. Огляд методів стиснення зображень з використанням глибинного навчання // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/27961.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (6)
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2013). Auto-Encoding Variational Bayes. arXiv preprint arXiv:1312.6114.
- Ballé, J., Laparra, V., & Simoncelli, E. P. (2016). End-to-end optimized image compression. International Conference on Learning Representations (ICLR).
- Ballé, J., Minnen, D., Singh, S., Hwang, S. J., & Johnston, N. (2018). Variational image compression with a scale hyperprior. International Conference on Learning Representations (ICLR).
- Minnen, D., Ballé, J., & Toderici, G. D. (2018). Joint autoregressive and hierarchical priors for learned image compression. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
- Agustsson, E., Tschannen, M., Mentzer, F., Timofte, R., & Van Gool, L. (2019). Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image Compression. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV).
- Toderici, G., Vincent, D., Johnston, N., Jin, S. J., Hwang, D., Minnen, D., ... & Covell, M. (2017). Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).