Комитет JPEG начал работу над ИИ-алгоритмами для сжатия изображений

f7682036e406760afccf86f300624397

В Сиднee сoстoялaсь 86-я встрeчa JPEG. В числe другиx мeрoприятий Кoмитeт JPEG выпустил Мобилизация к дoкaзaтeльствaм (CfE), кoтoрый нaпрaвлeн нa рaзрaбoтчикoв. Дeлo в тoм, который год назад специалисты комитета начали исследования сообразно использованию ИИ угоду кому) кодирования изображений. Им, в частности, полагается было доказать достижения нейросетей перед традиционными методами.

В рамках инициативы JPEG AI предполагается добавить эффективность сжатия изображений, всё же обратной стороной является надобность обучения нейросетей для больших объёмах данных. Мобилизация к доказательствам (CfE) опубликовали сообразно итогам встречи купно с IEEE ICIP 2020.

Опричь этого, в рамках системы JPEG Pleno быть так работа по интеграции различных форм пленоптического контента в единую структуру пользу кого обработки его в бесшовном режиме. Буква технология основана для создаваемом объективом векторном люцерник световых лучей, тут-то как классические объективы используют следствие распределения освещённости в плоскости действительного изображения.

В соответствии с мнению Комитета JPEG, для того улучшения показателей JPEG Pleno нужно приплюсовать облачную обработку таких изображений, подобно как ускорит процесс и улучшит концевой результат. Ведь избитое выражение JPEG уже насчитывает не пер лет, а технологии развиваются, благодаря тому что следует улучшать в таком случае, что уже лакомиться.

Пока что без- сообщается, когда утилизация нейросетей для кодирования изображений и облачная пахота станут отраслевыми стандартами, все же первые шаги в этом направлении сделано сделаны.

Комментирование и размещение ссылок запрещено.

Комментарии закрыты.