Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learned Image Compression with ROI-Weighted Distortion and Bit Allocation

論文の概要: Learned Image Compression with ROI-Weighted Distortion and Bit Allocation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08154v2
Date: Wed, 17 Jan 2024 04:44:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-18 11:14:19.108787
Title: Learned Image Compression with ROI-Weighted Distortion and Bit Allocation
Title（参考訳）: ROI重み付き歪みとビットアロケーションによる学習画像圧縮
Authors: Wei Jiang, Yongqi Zhai, Hangyu Li, Ronggang Wang
Abstract要約: 本稿では,画像圧縮の追跡方法について述べる。より優れた知覚品質を実現するために、現実的なテクスチャを生成するために、敵の損失を利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.665390687162812
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This one page paper describes our method for the track of image compression. To achieve better perceptual quality, we use the adversarial loss to generate realistic textures, use region of interest (ROI) mask to guide the bit allocation for different regions. Our Team name is TLIC.
Abstract（参考訳）: 本稿では,画像圧縮の追跡方法について述べる。より優れた知覚品質を実現するために,現実的なテクスチャを生成するために対向損失を用い,関心領域(ROI)マスクを用いて異なる領域のビット割り当てを誘導する。私たちのチーム名はTLICです。

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