シドニーで 第86回JPEG会議。 他の活動の中でも、JPEG 委員会は次のような文書を発行しました。 (CfE)、開発者向けです。 実際のところ、委員会の専門家は XNUMX 年前に、画像エンコードにおける AI の使用に関する研究を開始しました。 特に、従来の方法に対するニューラル ネットワークの利点を証明する必要がありました。
JPEG AI イニシアチブの一環として、画像圧縮の効率を向上させることになっていますが、欠点は、大量のデータでニューラル ネットワークをトレーニングする必要があることです。 Call for Evidence (CfE) は、IEEE ICIP 2020 との共同会議後に発行されました。
さらに、JPEG Pleno システムのフレームワーク内で、さまざまな形式の Plenoptic コンテンツを単一の構造に統合し、シームレス モードで処理する作業が進行中です。 このテクノロジーは、レンズによって作成される光線のベクトル場に基づいていますが、古典的なレンズは実際の画像の平面内での照明分布の効果を使用します。
JPEG 委員会は、JPEG Pleno のパフォーマンスを向上させるには、そのような画像のクラウド処理を追加する必要があると考えています。これにより、プロセスが高速化され、最終結果が向上します。 結局のところ、JPEG 標準は何年も前から存在しており、テクノロジーは発展しているため、既存のものを改善する必要があります。
画像エンコードとクラウド処理におけるニューラル ネットワークの使用がいつ業界標準になるかはまだ発表されていませんが、この方向への最初の一歩はすでに講じられています。
出所： 3dnews.ru