Исследователи из Computer Vision Laboratory предложили новый способ обработки графической информации. Он позволит сжимать изображения с небольшим битрейтом без потери качества.
Разработчики решили хранить не все изображение, а только самые значимые его части. Остальное будет достраиваться при извлечении данных. В качестве системы сжатия были использованы DNNs: автоэнкодеры и рекурсивные нейронные сети. Они преобразуют входящее изображение в поток битов, который сжимается с помощью математического кодирования или методом Хаффмана. Качество изображения при этом не теряется.
Способ позволяет экономить до 67% больше памяти по сравнению с методом BPJ.
👉 https://medium.com/@neurohiveru/нейросеть-сжимает-изображения-без-потери-качества-acf29676e85f
Разработчики решили хранить не все изображение, а только самые значимые его части. Остальное будет достраиваться при извлечении данных. В качестве системы сжатия были использованы DNNs: автоэнкодеры и рекурсивные нейронные сети. Они преобразуют входящее изображение в поток битов, который сжимается с помощью математического кодирования или методом Хаффмана. Качество изображения при этом не теряется.
Способ позволяет экономить до 67% больше памяти по сравнению с методом BPJ.
👉 https://medium.com/@neurohiveru/нейросеть-сжимает-изображения-без-потери-качества-acf29676e85f