在雪梨 第 86 屆 JPEG 會議。除其他活動外，JPEG 委員會還發布了 (CfE)，針對開發人員。事實上，一年前，該委員會的專家就開始研究利用人工智慧進行影像編碼。特別是，他們必須證明神經網路相對於傳統方法的優勢。
JPEG AI 計畫旨在提高影像壓縮效率，但缺點是需要在大量資料上訓練神經網路。與 IEEE ICIP 2020 一起舉行的會議結束後，發布了《證據徵集》(CfE)。
此外，JPEG Pleno 系統致力於將各種形式的全光內容整合到單一結構中，以實現無縫處理。此技術基於鏡頭創建的光線向量場，而經典鏡頭則利用實際影像平面中的照明分佈效果。
根據 JPEG 委員會的說法，為了提高 JPEG 效能，Pleno 應該為此類影像添加雲處理，這將加快處理速度並改善最終結果。畢竟JPEG標準已經存在很多年了，而且技術也在不斷發展，因此有必要對現有的標準進行改進。
目前還沒有關於使用神經網路進行影像編碼和雲端處理何時成為行業標準的消息，但朝這個方向邁出了第一步。
來源： 3dnews.ru