Akdeniz Üniversitesi DSpace

Vector quantized variational autoencoder (VQ-VAE) in image compression

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author İskif, Ali
dc.date.accessioned 2023-04-17T10:00:07Z
dc.date.available 2023-04-17T10:00:07Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://acikerisim.akdeniz.edu.tr/xmlui/handle/123456789/6836
dc.description.abstract Sinir ağlarını kullanarak görüntü sıkıştırma, özellikle yüksek çözünürlüklü kameralara sahip akıllı telefonların yaygın olarak bulunmasıyla, son yıllarda çok fazla ilgi gördü ve bu da çekilen fotoğraf sayısında katlanarak arttı. Kayıpsız bir sıkıştırma modeli oluşturmak için tek ihtiyacımız olan, sıkıştırılacak verinin bir olasılık dağılımı ve veriyi bir bit akışına dönüştürmek için dağıtımı kullanan bir entropi kodlama tekniğidir. Bu tezde, Variational Autoencoder VAE'nin yeni varyantı olan Vector Quanized Variational Autoencoder (VQ-VAE)'nin, veriyi bir bit akışına dönüştürmek için iyi bilinen bir kayıpsız sıkıştırma tekniğinde omurga olasılıksal gizli değişkenler modeli olarak kullanımını sunuyoruz. Bits Back kodlama olarak bilinir ve ANS ile kayıpsız görüntü sıkıştırma şemasında entropi kodlama algoritması olarak "asimetrik sayı sistemleri" olarak bilinir. en_US
dc.publisher Akdeniz Üniversitesi en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.title Vector quantized variational autoencoder (VQ-VAE) in image compression en_US
dc.type info:eu-repo/semantics/masterThesis en_US
dc.contributor.department Department of Computer Engineering en_US
dc.contributor.consultantID Ledet, Joseph William. en_US
dc.contributor.institute Fen Bilimleri Enstitüsü en_US


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster