International Conference on Learning Representations (ICLR) 2019, pp.1-20
협약과제
18HR2300, [통합과제] 초실감 테라미디어를 위한 AV부호화 및 LF미디어 원천기술 개발,
최진수
초록
We propose a context-adaptive entropy model for use in end-to-end optimized image compression. Our model exploits two types of contexts, bit-consuming contexts and bit-free contexts, distinguished based upon whether additional bit allocation is required. Based on these contexts, we allow the model to more accurately estimate the distribution of each latent representation with a more generalized form of the approximation models, which accordingly leads to an enhanced compression performance. Based on the experimental results, the proposed method outperforms the traditional image codecs, such as BPG and JPEG2000, as well as other previous artificial-neural-network (ANN) based approaches, in terms of the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and multi-scale structural similarity (MS-SSIM) index. The test code is publicly available at https://github.com/JooyoungLeeETRI/CA_Entropy_Model.
KSP 제안 키워드
Approximation model, Compression performance, End to End(E2E), Entropy model, Image Compression, Multi-scale, Peak-Signal-to-Noise-Ratio(PSNR), Signal noise ratio(SNR), Structure Similarity Index measure(SSIM), bit allocation, context adaptive
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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