I Sydney 86. JPEG-møde. Blandt andre aktiviteter udgav JPEG-udvalget (CfE), som henvender sig til udviklere. Faktum er, at udvalgets specialister for et år siden begyndte forskning i brugen af AI til billedkodning. De skulle især bevise fordelene ved neurale netværk frem for traditionelle metoder.
JPEG AI-initiativet har til formål at forbedre effektiviteten af billedkomprimering, men ulempen er behovet for at træne neurale netværk på store mængder data. En Call for Evidence (CfE) blev offentliggjort efter mødet i forbindelse med IEEE ICIP 2020.
Derudover arbejder JPEG Pleno-systemet på at integrere forskellige former for plenoptisk indhold i en enkelt struktur for problemfri behandling. Denne teknologi er baseret på vektorfeltet af lysstråler skabt af linsen, mens klassiske linser bruger effekten af belysningsfordeling i selve billedplanet.
Ifølge JPEG-udvalget, for at forbedre JPEG-ydeevnen, bør Pleno tilføje cloud-behandling til sådanne billeder, hvilket vil fremskynde processen og forbedre det endelige resultat. JPEG-standarden har jo eksisteret i mange år, og teknologien er under udvikling, så det er nødvendigt at forbedre det, der allerede findes.
Der er endnu ingen ord om, hvornår brugen af neurale netværk til billedkodning og cloud-behandling bliver industristandarder, men de første skridt i denne retning er allerede taget.
Kilde: 3dnews.ru